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PythonデータジェネレータをTensorflowテンソルに変換するには？

私は、トレーニング画像を作成しているデータジェネレータを持っています。このPythonデータジェネレーターを使ってTensorflowモデルにデータをフィードしたいのですが、ジェネレーターをTensorflowテンソルに変換する方法がわかりません。私はKerasのfit_generator（）関数に似た何かを探しています。 ありがとうございます！

python tensorflow machine-learning deep-learning keras 2017-12-22

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私自身のプロジェクトでdarknetを使用するには？

私はDarknetをインストールしていると私は、たとえば、さまざまなタスクのためのコマンドラインから実行することができます： ./darknet classifier train cfg/cifar.data cfg/cifar_small.cfg これはcfg/cifar_small.cfgで指定したネットワークアーキテクチャを使用して分類器CIFARデータを訓練します。 OKですが、自分の

c deep-learning darknet 2017-12-23

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ディープニューラルネットワークの実装でのコストは、何度か反復して増加するのはなぜですか？

私は機械学習とニューラルネットワークの初心者です。最近、Andrew Ngの深い学習に関する講義を見てから、私は深い神経ネットワークを使ってバイナリ分類器を自分で実装しようとしました。 しかし、関数のコストは各反復後に減少すると予想されます。 私のプログラムでは、最初はわずかに減少しましたが、後で急激に増加します。学習率や反復回数を変更しようとしましたが、無駄にしました。私は非常に混乱しています。

numpy machine-learning neural-network deep-learning backpropagation 2017-12-23

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Tensorflowバッチ正規化：tf.contrib.layers.batch_norm

私は最近Tensorflowを選び、環境に適応するよう最善を尽くしてきました。素晴らしいことは何もありませんでした！しかし、tf.contrib.layers.batch_normを使ったバッチの正規化は少し難解でした。 は今、ここに私が使用している機能である： def batch_norm(x, phase): return tf.contrib.layers.batch_norm(x

tensorflow machine-learning deep-learning conv-neural-network 2017-12-23

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TFスリムのinception_v3モデルに複数のGPUを使用

3 GPUを使用してslim modelをトレーニングしようとしています。 私は、具体的モデルを割り当てるために第2のGPUを使用するようにTFを伝える： with tf.device('device:GPU:1'): logits, end_points = inception_v3(inputs) しかし、私は私のコードを実行しているGPUのたびにOOMエラーを取得しています。私

python tensorflow deep-learning distributed-computing multi-gpu 2017-12-23

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TensorFlow：whileループでテンソルを積み重ねる

テンソルの行を繰り返し処理するループを実装しようとしていて、各行のインデックスを取得し、別のテンソルのベクトルを集めて最後に新しいベクトルテンソル。 問題は、各行に異なる数のインデックスが含まれている可能性があります（例：[[-1、-1,1,4、-1]、[3、-1、-1、-1、-1]]最初の行インデックス：[1,4]、第2行インデックス[3]）。 tf.while_loopまたはtf.scanを使

python tensorflow while-loop stack deep-learning 2017-12-23

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学習率を変えずに練習エラーがジャンプするのはなぜですか？

私は約10の畳み込み層といくつかのプール層を持つ畳み込みネットワークを訓練しています。トレーニングセットは約25万サンプル（長さベクトル16,000）です。第1期から約50％で、トレーニングとテストのエラーは約68％から92％に急上昇しました。学習率は同じでした（バッチ勾配降下）。バッチサイズは32でした。そのジャンプを引き起こしたのは何ですか、そしてどのようにジャンプを解釈することができますか？

tensorflow machine-learning deep-learning gradient-descent 2017-12-23

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テンソルフローによるペアワイズ損失関数はどのように実装できますか？

テンソルフローによるカスタマイズされたペアワイズ損失関数を実装しています。簡単な例では、訓練データは、5つのインスタンスを有し、そのラベルが y=[0,1,0,0,0] が予測は、この場合 y'=[y0',y1',y2',y3',y4'] であると想定し、簡単な損失関数は min f=(y0'-y1')+(y2'-y1')+(y3'-y1')+(y4'-y1') であってもよいですy[

tensorflow machine-learning deep-learning loss-function 2017-12-24

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"dest_directory = FLAGS.model_dir"とはどういう意味ですか？

私はTenserFlow画像の分類を理解しようとしています。 GitHubのcodeの後に来て、 "retrain.py"スクリプトの298行から始まります。 dest_directory = FLAGS.model_dir if not os.path.exists(dest_directory): os.makedirs(dest_directory) "FLAGS.model_dir

python tensorflow command-line deep-learning image-recognition 2017-12-24

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