chainer

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まず第一に、私は質問と状況についてあなたに語ります。私はchainerで複数ラベルの分類をしたいと私のクラスの不均衡の問題は非常に深刻です。この場合、損失関数を計算するために、ベクトルをinorderでスライスする必要があります。たとえば、マルチラベル分類では、グラウンドトゥルースラベルベクトルのほとんどの要素は0であり、そのうちの数は1です。この場合、F .sigmoid_cross_ent

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chainer.training.extensions.Evaluatorで複数のGPUを使用するには？

私の列車モデルが訓練中に、複数のGPU上にあるので、私は私のモデルごとにエポックを検証するためにtrainer.extendを使用し、しかしchainer.training.extensions.Evaluatorは、1つのデバイスだけ引数を持っていますが、私のモデルのネットワークパラメータは2つのGPUです。この状況で検証する方法は？ Evaluatorの device

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NStepLSTMとSeq2Seqモデル

親愛なるチェイナコミュニティ、私は（フランス語翻訳英語）seq2seqofficial exampleでNStepLSTMのロジック使用量を苦労することはできません。私の知る限りxsを理解することができますよう def __call__(self, xs, ys): xs = [x[::-1] for x in xs] #Reverse x英語のフレーズとysはフランスのフレーズです。なぜあなた

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cupyはcython（バッファリングされたインデックスなど）をサポートしますか？

チェーンリンカーを定義して実装していますが、速度が遅すぎるためです。私は自分のコードのcython CPUバージョンを実装しました。しかし、私はさらにGPUを使ってスピードを上げたいと思っています。だから私は、次のコードをテストし、それが失敗しました： %%cython import numpy as np cimport numpy as np import cupy as cp c

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cupyによる非同期GPUメモリ転送

cupy（またはchainer）でGPUとの間で非同期にメモリを転送できますか？私は、GPUのメモリに収まらない非常に大きなデータを持つ比較的小さなネットワークを訓練しています。このデータはCPUメモリに保持され、ミニバッチ計算のためにGPUに提供されます。メモリ転送時間は、このアプリケーションの支配的なボトルネックです。私は、非同期メモリ転送がこの問題を解決したと思います。すなわち、ある

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バッチ内のすべてのサンプルに対して異なる重みをサポートするバッチリニアリンクをチェーンャーに実装する方法は？

y=Wx+bを計算するのにchainer.functions.linearを使用します。私の場合、もう1つの次元で線形リンクを実装する必要があります。入力例が(c, x)であるとすると、目的の出力はy = W_c x + bです。バイアスを無視してそれをy = W_c xにしましょう。 {c}の基数は、事前に分かっています（通常はサンプルのクラスです）。理論上、Wパラメータは、3-dテンソル

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chainer v2.0の学習ネットワークでレイヤパラメータを修正するにはどうすればよいですか？

他のデータベースでネットワークを事前にトレーニングしたとします。オーバーフィット問題のために、私のデータベースは非常に多様ではないので、オーバーフィット問題は非常に深刻です。チェーン化されたネットワークパラメータをチェーンャーv2.0にロードしますが、最初のいくつかのレイヤーを修正したいのですが、チェーンナーv2.0で何を使うべきか、chainer1.0にはvolatileキーワードがありますが、

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chainercvは元のより高速のR-CNN caffeコードの完全なコピーを投影しますか？

私はchainercvプロジェクトを見つけました：https://github.com/chainer/chainercv 私はこのコードを読んでいますが、コメントとコードは優れていますが、まだ詳細はほとんどわかりません。私は疑問に思っています：このコードは正確に同じロジックですhttps://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn どのorignal caff

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chainer.functions.get_itemはどのように伝播を戻しますか？

この質問は次のとおりですDoes slice or index of chainer.Variable to get item in chainer has backward ability? 典型的な例題を考えてみましょう：畳み込みレイヤ+ FCレイヤがあり、最後のFCレイヤがベクトルを出力しているとします。いくつかのケースでは、損失関数を計算するためにベクトルをスライスする必要があるためです