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Node.jsで非常に基本的なDeep Belief Networkを使い始めましたが、それは十分に速くはありませんでした。基本的にはX
とY
を使用していましたが、それぞれが配列の配列です。 X
は訓練するデータであり、Y
が結果です。TFLearn "形状の値を供給できません。"
var x=[[1,2,3], [1,3,2]]
などとy=[[1,0], [1,0]]
のようなものをフィードします。それから私は[2,3,1]
のようなデータを与え、それはy
を予測するでしょう。
私はtfslearnでこれを行う方法が分かりません。私は自分自身で学ぶことができますが、私はGoogleに何をするのか分からないところにヒットしました。
例が単なる配列であれば、その例を得ることができます。
私は私が得る配列の配列を使用してみてくださいたび:
は、私は私のデータセットのために間違って入力形状を設定した形状
エラーを報告したコードを表示できますか? TFlearn/tensorflowは一般的に、記述したとおりに機能するはずです。最初にモデルに適合させてから、与えられたデータを予測します。また、[tflearn tutorial](http://tflearn.org/tutorials/quickstart.html) – sygi
を参考にしてください。ありがとう。 –