theano

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對於Theano，tensorflow.contrib.layers.convolution2d等效的num_outputs是什麼？

在Tensorflow-contrib中，2D convolution是根據filter_size和num_outputs定義的。你如何控制Theano的nnet.conv2d類型的num_outputs？

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在Windows 10上爲Theano安裝TDM-GCC/OpenBLAS時出現問題 - DLL加載失敗

如果不使用C++編譯器，我的設置（見下文）效果很好（當然速度很慢）。爲了加速運行時間，我嘗試安裝TDM-GCC。然後顯示導入錯誤「DLL加載失敗」。花費數小時閱讀安裝指南，下載OpenBLAS，試驗，閱讀問題/評論到「DLL加載失敗」 - 我沒有前進。任何人都可以幫助我嗎？安裝的軟件：的Windows 10家的Python 3.6.1（v3.6.1：69c0db5，2017年3月21日

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TypeError：此操作的輸入的可廣播模式不正確。

我是一個新的theano-er ..我的代碼已成功運行，優化=無。但是，當mode = FAST_RUN時，我得到了幾次優化失敗，這讓我困擾了好幾天......儘管在這些失敗之後它仍然可以運行......但是它太慢了......我可以縮小這些失敗的範圍來掃描op ...錯誤信息在下面...任何人都可以有任何想法？ ERROR (theano.gof.opt): SeqOptimizer apply

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dimshuffle.c失蹤（用於keras）

我剛開始我已經從頂部安裝註釋從這裏keras工作： How do I install Keras and Theano in Anaconda Python on Windows? 我可以導入theano和keras在Python命令行，但是當我嘗試運行this代碼，我一直在第44行得到一個錯誤說： [錯誤2]沒有這樣的文件或目錄：「C：\ PROGRAM 文件\ Anaconda2 \ LIB

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如何重現'改進的GAN'代碼？ theano/cudnn /碼頭問題

我一直在嘗試重新發現代碼here，相對於OpenAI的「改進的GAN」，但是我在設置環境（Docker容器）方面遇到了很多麻煩。我只是不能使Theano與此代碼正常工作。我創建了一個碼頭工人的容器來測試它，但是當我使用Theano的穩定版本使用暢達安裝了分段故障引發... 一些帖子建議使用Theano的開發版本而不是，但我當更新，Theano找不到Cudnn了 (gpuarray/dnn.py

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如何訓練Keras LTSM多維輸入？

這是我的輸入數據的形狀： >> print(X_train.shape) (1125, 75, 2) 然後我試圖通過這種方式來構建模型： model = Sequential() model.add(LSTM( output_dim=50, input_shape = (75, 2), #input_shape = X_train.shape[1:],

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Keras binary_crossentropy成本函數與大型網絡的系統錯誤

標題可能過於具體，這也可能也適用於其他成本函數。基本上我有虛擬設置如下（以我來說，我有一個很大的不同的架構，但問題始終複製）： hidden_units=10000 l2_sparsity = 5e-7 l1_sparsity = 1e-8 mod=Sequential([Dense(hidden_units, input_shape = (1000,), activation="relu

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keras在定義損失函數之後做了什麼？

我在theano和keras（theano後端）中都構建了密集的（10）-softmax-crossentropy網絡。我分別轉儲出計算圖。在theano版本（圖1，這種計算圖是我的想法。但在keras版本（圖2），似乎損失的定義（crossentropy）。爲什麼？後添加的計算請教那些誰瞭解你在做什麼.. Fig.1 Theano version Fig.2 Keras(backend

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在windows中，在哪裏創建`.theanorc.txt`文件以及如何讓theano能夠看到它？

我想讓Windows在Windows上使用GPU。 This教程建議我在我的home和theanorc.txt目錄下創建一個.theanorc目錄，以便能夠在初始化之前設置配置標誌。在哪裏創建theanorc.txt文件（即如何找出我家的位置？）以及如何讓theano能夠看到它？我曾嘗試下面的腳本來創建.theanorc，然後添加theanorc.txt手動裏面，但沒有啓用gpu： impor

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保存Pymc3模型到磁盤simmpling

我已經使用Pymc3建立了深刻的貝葉斯神經網絡之後，我已經訓練我的模型，並得到我需要的樣本。現在我'搜索保存這個擬合模型到磁盤我試圖pickl，但是當我改變測試數據集的大小我得到這個錯誤高清save_model（跟蹤，網絡，ann_input，NUM）：打印（「中」）張開（ 'my_model.pkl'， 'WB'）爲淺黃色：和pickle.dump（{ '模式'：網絡， '追蹤'：跟蹤