He entrenado un modelo de clasificación binaria con CNN, y aquí está mi código model = Sequential() model.add(Convolution2D(nb_filters, kernel_size[0], kernel_size[1], border_mode='valid', input_shape=input_shape)) model.add(Activation('relu')) model.add(Convolution2D(nb_filters, kernel_size[0],...
Es una pregunta principal, con respecto a la teoría de las redes neuronales: ¿Por qué tenemos que normalizar la entrada para una red neuronal? Entiendo que a veces, cuando, por ejemplo, los valores de entrada no son numéricos, se debe realizar una cierta transformación, pero cuando tenemos una...
¿Cómo tf.app.run()funciona la demostración de traducción de Tensorflow? En tensorflow/models/rnn/translate/translate.py, hay una llamada a tf.app.run(). ¿Cómo se está manejando? if __name__ == "__main__": tf.app.run()
He notado que algunas versiones más nuevas de TensorFlow son incompatibles con versiones anteriores de CUDA y cuDNN. ¿Existe una descripción general de las versiones compatibles o incluso una lista de combinaciones probadas oficialmente? No puedo encontrarlo en la documentación de...
Recientemente comencé a estudiar aprendizaje profundo y otras técnicas de aprendizaje automático, y comencé a buscar marcos que simplificaran el proceso de construir una red y entrenarlo, luego encontré TensorFlow, que tenía poca experiencia en el campo, para mí, parece que la velocidad es un Gran...
Muchos usuarios lo han citado como la razón para cambiar a Pytorch, pero aún no he encontrado una justificación / explicación para sacrificar la calidad práctica más importante, la velocidad, para una ejecución ansiosa. A continuación se muestra el rendimiento de la evaluación comparativa de...
Estaba mirando los documentos de Tensorflow por tf.nn.conv2d aquí . Pero no puedo entender lo que hace o lo que está tratando de lograr. Dice en los documentos, # 1: aplana el filtro a una matriz 2D con forma [filter_height * filter_width * in_channels, output_channels]. ¿Y ahora qué hace eso?...
He instalado la versión GPU de tensorflow en Ubuntu 14.04. Estoy en un servidor de GPU donde tensorflow puede acceder a las GPU disponibles. Quiero ejecutar tensorflow en las CPU. Normalmente puedo usar env CUDA_VISIBLE_DEVICES=0para ejecutar en GPU no. 0. ¿Cómo puedo elegir entre las CPU en su...
En la mayoría de los modelos, hay un parámetro de pasos que indica el número de pasos para ejecutar sobre los datos . Pero aún veo en el uso más práctico, también ejecutamos la función de ajuste N epochs . ¿Cuál es la diferencia entre ejecutar 1000 pasos con 1 época y ejecutar 100 pasos con 10...
Hasta donde yo sé, Variablees la operación predeterminada para hacer una variable, y get_variablese usa principalmente para compartir peso. Por un lado, hay algunas personas que sugieren usar en get_variablelugar de la Variableoperación primitiva siempre que necesite una variable. Por otro lado,...
Estoy ejecutando un modelo de Keras, con un plazo de presentación de 36 horas, si entreno mi modelo en la CPU, tomará aproximadamente 50 horas, ¿hay alguna manera de ejecutar Keras en la gpu? Estoy usando el backend de Tensorflow y ejecutándolo en mi computadora portátil Jupyter, sin anaconda...
Es realmente sencillo ver y comprender los valores escalares en TensorBoard. Sin embargo, no está claro cómo entender los gráficos de histograma. Por ejemplo, son los histogramas de los pesos de mi red. (Después de corregir un error gracias a sunside) ¿Cuál es la mejor manera de...
Estoy creando redes neuronales con Tensorflowy skflow; por alguna razón, quiero obtener los valores de algunos tensores internos para una entrada determinada, por lo que estoy usando myClassifier.get_layer_value(input, "tensorName"), myClassifiersiendo a skflow.estimators.TensorFlowEstimator. Sin...
Soy nuevo en Tensorflow y me beneficiaría enormemente de algunas visualizaciones de lo que estoy haciendo. Entiendo que Tensorboard es una herramienta de visualización útil, pero ¿cómo la ejecuto en mi máquina Ubuntu
La pregunta original se refería específicamente a las implementaciones de TensorFlow. Sin embargo, las respuestas son para implementaciones en general. Esta respuesta general también es la respuesta correcta para TensorFlow. Cuando utilizo la normalización y abandono por lotes en TensorFlow...
Estoy leyendo algunos códigos de ejemplo en Tensorflow, encontré el siguiente código flags = tf.app.flags FLAGS = flags.FLAGS flags.DEFINE_float('learning_rate', 0.01, 'Initial learning rate.') flags.DEFINE_integer('max_steps', 2000, 'Number of steps to run
Estoy tratando de entender el argumento de pasos en tf.nn.avg_pool, tf.nn.max_pool, tf.nn.conv2d. La documentación dice repetidamente zancadas: una lista de entradas que tiene una longitud> = 4. La zancada de la ventana deslizante para cada dimensión del tensor de entrada. Mis preguntas...
Después de leer los documentos , guardé un modelo TensorFlow, aquí está mi código de demostración: # Create some variables. v1 = tf.Variable(..., name="v1") v2 = tf.Variable(..., name="v2") ... # Add an op to initialize the variables. init_op = tf.global_variables_initializer() # Add ops to save...
Recientemente me encontré con tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits y no puedo entender cuál es la diferencia en comparación con tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits . ¿Es la única diferencia que los vectores de entrenamiento ytienen que codificarse en un solo uso cuando se usan...
Estoy tratando de comprender el papel de la Flattenfunción en Keras. A continuación se muestra mi código, que es una red simple de dos capas. Toma datos bidimensionales de forma (3, 2) y genera datos unidimensionales de forma (1, 4): model = Sequential() model.add(Dense(16, input_shape=(3,...