chainer

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チェーンャーをインストールしましたが、まだこのエラーが発生しています。 Traceback (most recent call last): File "/home/hoda/Downloads/vae-1-master/source/vae_mnist.py", line 1, in <module> from chainer import FunctionSet,Varia

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警告：ndoccパス！= sudoでチェーンャーをインストール中のCUDA_PATH CUDA_PATH

私はorenmelでコードを実行していましたが、それはCPUでクールです。私はGPUで-train_context2vec.py-実行したときにでも、私が受け取っ：その後、私はこのsudo CUDA_PATH=/usr/local/cuda-8.0 pip install chainerを使用image ： Warning: nvcc path != CUDA_PATH ... cuda.chec

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UnicodeDecodeErrorデータセットを訓練するためにcudaを使用すると

いくつかの画像を訓練するのにチェーンャーを使用しましたが、エラーがあります。私はそのUnicodeDecodeErrorかcupyのインストールのエラーがわかりません。 P:\dcgans\chainer-DCGAN\chainer-DCGAN>python DCGAN.py Traceback (most recent call last): File "DCGAN.py", l

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Bluemixにchainerをインストールするには？

私はBluemixでチェーンャーを使いたいです。誰かが私にチェーンメーカーをブルーエックスにインストールする方法を教えてもらえますか？

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IOError on train_mnist.py

train_mnist.pyがUbuntu 15.10 64bitとpython 2.7で実行されたとき、エラー（IOError：[Errno 2]にこのようなファイルまたはディレクトリはありませんでした： 'result/cg.dot'）が発生しました。それを解決する方法を教えてください。 [email protected]:~/chainer/examples/mnist$ python tr

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pretrained chainer npzパラメータファイルをロードする方法はありますが、いくつかのレイヤーを変更しますか？

私はchainer loadable npzファイル形式でVGGネットワークを事前にトレーニングしましたが、最後のレイヤに新しいFCレイヤを追加し、最後のレイヤ出力class_numberを変更します。チェーンネームのロード可能なファイルを他の変更されていないレイヤーに使用するために、すでにレイヤー名を変更しています。しかし、私は失敗しました。 Traceback (most recent

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深いニューラルネットワークパッケージ "Chainer"を使用して簡単なデータセットを学習する

私が取り組んでいる大規模なプロジェクトにチェーンツールパッケージを使用しようとしています。私は彼らのウェブサイト上のチュートリアルを読んできましたが、これはMNISTデータセットに適用した例ですが、他の例に簡単に拡大することはできません。次のように彼らのコード例は次のとおりです。 class MLP(Chain): def __init__(self, n_units, n_out):

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Chainerで数値を予測するベストプラクティス

Chainerとmodel.pklをアイリスデータセット（https://github.com/silwyb/train-iris）で作成しました。だから私はデータセットを評価することができますが、予測値を出力する最良の方法はわかりません。予測方法を教えてください。関数名だけでも歓迎されます。

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Chainer、なぜ私のモデルは画像の**配列**を期待していますか？私は非常に単純な、おもちゃ、チェイナモデルを書いた

： class Upscale(chainer.Chain): def __init__(self): super(Upscale, self).__init__( d1=L.Deconvolution2D(3, 40, 4, stride=2), c1=L.Convolution2D(40, 3, 4) ) def __call__(self,

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chainer（LSTM）を使用した多層RNN

Chainerで単一レイヤrnn-sを作成して教えることができましたが、ネットワークを拡張しようとするとエラーが発生します。は、ここに私のコードは、私は2隠れ層部分コメントアウトされ、これはネット単層 #Regression class Regression(Chain): def __init__(self, predictor): super(Regression,