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lasagne/Theanoはマルチコアを消費しませんが、check_blas.pyは

です。私はLasagne/Theanoで複数のcpuコアのロジスティック回帰クラシファイアを実行しています。これは私の〜/ .theanorcファイルです： [global] OMP_NUM_THREADS=20 theano/miscの/ check_blas.pyすべての20個のコアを消費しますが、私のスクリプトにはありません。私が実行したとき： python -c 'import

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のpythonは、ニューラルネットワークをkeras：はIndexError：インデックスが範囲外

私はマルチクラス分類のためのニューラルネットワークモデルに合うようにしようとしていたされているが、私は IndexError: indices are out-of-bounds エラーが発生しました。トレーニングデータのディメンションは(26728, 450)で、450個の機能があります。出力サイズは5（5クラス）です。私はto_categorical(train_Y)を使ってそれを5列の

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ケラリスBLSTMで配列を表示する

私はニューラルネットには比較的新しいので、私の無知を許してください。私はケラBLSTMの例であるhereを適応させようとしています。この例では、テキストを読み込み、0または1として分類します。私は、POSタグ付けに非常に似ているBLSTMが必要ですが、lemmatizingやその他の高度な機能は必要ありません。私のデータは文のリストであり、各単語にはカテゴリ1-8が与えられます。私は目に見えない文

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Kerasのfit_generator（）からの予測を取得するには？

Kerasのmodel.fit_generator（）からの検証データセットのmodel.predict（）で得られるような、予測を得る方法はありますか？ fit_generator(my_generator_train(), samples_per_epoch=100, nb_epoch=200, verbose=1, valida

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Theanoスクリプトが実行されない理由を確認するのに役立つ必要があります

Theanoスクリプトは実行されません。たとえば、Jupyter Notebookで次のコードを実行しようとしましたが、カーネルが枯渇したというメッセージが表示されます。カーネルの再起動も役に立ちません。エラーはこのスクリプトだけではなく、私がTheanoを使って実行しようとするスクリプトです。カーネルが死亡したと思わ：ここは、正確なエラーメッセージです。それは自動的に再起動します「を私のp

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nvcc fatal：Visual Studio 12.0がPATHに追加されていますが、PATHにコンパイラ 'cl.exe'が見つかりません

すべての手順をhttps://datanoord.com/2016/02/01/setup-a-deep-learning-environment-on-windows-theano-keras-with-gpu-enabled/ から実行しても動作しないようです。私は C追加しました：変数私のPATHに、私はCPUかどうかをテストするTheanoのウェブサイトからコードを実行するたびに\プロ

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Keras構成ファイルはどこにありますか？

私は自分のUbuntuマシンにKerasをインストールしましたが、Kerasの設定ファイルはどこにありますか？ありがとうございました。

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均等配列ではなく、同じ視覚

Iは32x32x3画像を持っているが、例えばkerasでcifar10画像の一つと言います。今、いくつかの操作をしたいとします。まず、私が正しいことをしていることを確認するために、私はイメージをコピーしようとしていました（それはやりたいことではありませんので、私は3ループを行わずにイメージをコピーする方法を教えてください。いくつかの値を操作する）。 from keras.datasets imp

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Binary_crossentropyとCategorical_crossentropyの混同

深い神経回路網を使ってバイナリクラス分類をしています。私がbinary_crossentropyを使用しているときはいつでも、私のモデルは良い精度を与えていません（ランダム予測に近い）。しかし、もし私が出力層のサイズを2にすることによってカテゴリクロスティトロピーを使用すると、私は0.90に近いわずか1エポックで良い精度を得ています。誰でもここで起こっていることを説明できますか？

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Theano関数へのKerasモデル

私は訓練モデル（以下に示すコード）をtheano関数に変換しようとしています。しかし、私は次のエラーを受け取ります：AttributeError: 'Dense' object has no attribute 'output'。私のモデルのコード： model = Sequential() model.add(Convolution2D(32, 3, 3, border_mode='sam