keras

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私は「keras_ev」という名前の私のcondaで仮想環境を作成し、私 activate keras_ev jupyter notebook ノートブックは私のkeras_evが表示されないときに後 conda install keras によってそれにkerasをインストール環境私はケラを私のノートブックにインポートすることができません。これを修正する方法を知っている人はいませ

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私は私が「datagen.flow_from_directory（）」

full image を使用することはできませんなぜ私はそれを修正する方法がわからないのか分かりません。

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Tensorflow - トレーニング後の訓練されたフィードフォワードニューラルネットワークの重み/バイアスの取得

現在、私はFlaskで対話型ニューラルネットワークトレーニングのための簡単なWebアプリケーションを作成しようとしています。私が苦労しているのは、フィードフォワードニューラルネットワークが訓練された後に隠れたレイヤーのウエイトを取り出すことです。私の目標はTensorflow's Playgroundの実際のバックエンドを作ることです。考慮し、次の重みの初期化してください： # Weight i

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KerasのLSTM重みの順番

学習したLSTMモデルの単純な評価（フォワードパス）を試みていますが、zからf_t、i_t、o_t、c_inをどのような順序で抽出できるかわかりません。それらが一括して計算されるのは私の理解です。私の入力シーケンスがある： input_seq = np.array([[[0.725323664], [0.7671179], [0.805884672]]])

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MXnetバックエンドでKeras 1.2.2を使用してGPUメモリをリセットする

AWS p2.x8largeを使用しており、k-foldクロスバリデーションを使用してモデルを評価しようとしています。最初の繰り返しの後、私のGPUのメモリがいっぱいです。もう一度トレーニングをしようとすると、私はcudaメモリの問題を受け取ります。私の質問はループ内のGPUメモリをリセットする方法ですか？私はK.clear_session（）とgc.collect（）を使いましたが、どれも働

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ValueError：入力を確認するときにエラーが発生しました：dense_1_inputがshape（None、None、9000）を持っていて形状が9000,1,4の形になっています

私のモデルを動作させたいだけですが、： ValueError: Error when checking input: expected dense_1_input to have shape (None, None, 9000) but got array with shape (9000, 1, 4) シェイプの問題についてすべてのスレッドを3回読みましたが、私には役に立たない回答がありま

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Amazon EC2 Tensorflow GPUのサポート

私はたくさんの周りを見てみましたが、修正がまだ見つかりませんでした。すべてのパスと環境変数をチェックしてみました。 /ホーム/：できるだけ早くTensorflowが、これが出力され、インポートされるよう私はディープラーニングAMI（m4.xlarge）でPython 3.6を使用してTensorFlowバックエンドでKerasを実行してみてください RuntimeWarning： 'tenso

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KerasとValueError：入力0は、層conv2d_1と互換性がありません：4 = ndim予想、= ndim 5

私はすべてのソリューションをチェックしてきたが、それでも私は同じエラーが直面していました。私のトレーニング画像の形状は（26721,32,32,1）ですが、それは4次元だと信じていますが、なぜエラーが5次元であるのかわかりません。 model = Sequential() model.add(Convolution2D(16, 5, 5, border_mode='same',

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keras tensoflowで2つのモデルをマージして1つのモデルを作成する方法

私は2つの事前訓練モデルを用意しています.1つは年齢分類用、もう1つはジェンダー分類用です。私は年齢別性別分類器ネットワークを作りたいので、私は2つのネットワークを統合し、同じネットワークから年齢と性別を誇張したいと思っていました。私が試したものをは、私はそれがあなたに意味「マージ」ものに依存し、両方の

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Kerasでのカスタム損失

最後のアファインレイヤーを入力として使用するKerasでカスタム損失を実装したいと思います。これは、Hariharan et al. 2017に記載されているSGMの損失です。これは、損失関数はパラメータとしてy_trueとy_predictだけでなく、最後のアファイン層も取得しないことを意味します。これはどのようにケラスで実装できますか？