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私はケラを使用してリコメンダモデルを作成しています。アイテムセットがかなり大きいので、正確度の尺度としてHits @ Nメトリックを計算したいと思います。すなわち、観測されたアイテムが予測された上位Nにある場合、それは関連する推奨としてカウントされる。 numpyを使用してN関数でヒットを構築できました。しかし、私はkerasのカスタム損失関数に移植しようとしているので、私はテンソルに問題がありま

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ケラス - テキスト分類 - LSTM - テキストの入力方法は？

私は持っている特定のデータセットを分類するためにLSTMを使用する方法を理解しようとしています。私はkerasとIMDBのこの例を調査した： https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/imdb_lstm.py ただし、データセットは、入力に処理されなければならないかについて混乱してイム。私はkerasが前処理のテキストメソッド

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KerasモデルをC++に変換する

私はKerano（Theano）を使用してCNNモデルをトレーニングしています。誰も私のC++アプリケーションでどのように使用できるのか考えていますか？誰かが何か似たようなことを試みましたか私は、ネットワーク機能を持つC++コードを生成するいくつかのPythonコードを書く考えがあります。私は同様の質問を見つけました。here Tensorflow KerasモデルをC++で使用しますが、答えは

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データセットをダウンロード中にこのエラーが発生しました：ValueError：閉じたファイルに対する入出力操作

私はTheanoとKerasで深い学習を始めました。しかし、どのプログラムでも、データセットをロードする必要があり、データセットをロードできません。は、私はこの2行を実行場合でも： - from keras.datasets import cifar10 (X_train, y_train), (X_test, y_test) = cifar10.load_data() を私もminstデ

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LSTM上のケアアテンションレイヤ

ケラス1.0.1を使用しています。LSTMの上にアテンションレイヤを追加しようとしています。これはこれまで私が持っていたものですが、うまくいきません。 input_ = Input(shape=(input_length, input_dim)) lstm = GRU(self.HID_DIM, input_dim=input_dim, input_length = input_length,

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Keras - 列コンボリューションネットワーク、オートエンコーダ出力を得る

私がしたいこと：ちょうど2つのクラスでcifar10データセットの畳み込みニューラルネットワークを訓練したいと思います。そして、私が適合モデルを取得したら、すべてのレイヤーを取り込み、入力イメージを再現したいと思います。ですから、私は分類の代わりにネットワークからイメージを取り戻したいと思います。私がこれまでに行っているもの： def copy_freeze_model(model, nlay

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Kerasにローカルファイルをロードするには？

だから私はKerasで作業を始めました。私は例からlstm_text_generationを試していました。問題は、ローカルディレクトリにテキストファイルを持っていますが、get_fileメソッドにはoriginというパラメータがあり、どこかにホストされているファイルが必要です。ローカルファイルを使用できるのか、ファイルをオンラインでホストする必要があるのかを知りたがっていますか？

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Python/Keras - 各エポック予測にアクセスするにはどうすればいいですか？

私はKerasを使って時系列を予測しています。私は標準で20エポックを使用しています。自分のニューラルネットワークが20エポックのそれぞれについて何を予測するのか知りたいです。 model.predictを使用することによって、すべてのエポックのうち1つの予測しか得られません（Kerasが選択する方法はわかりません）。私はすべての予測、または少なくとも10ベストを欲しい。誰でも私を助ける方法を

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KerasのTheanoグラフ印刷

KerasのSequentialモデルのTheanoグラフ表現を印刷する方法はありますか？ Elemwise{mul,no_inplace} [id A] '' |TensorConstant{2.0} [id B] |x [id C] ： theano.printing.debugprint(model) は私に（Theanoのチュートリアルから取られた）このような何かを与えるために

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Python/Keras - ModelCheckpointコールバックにアクセス

私はケアを使って時系列を予測しています。私は標準で20エポックを使用しています。私は自分のニューラルネットワークが20エポックのそれぞれについて何を予測するのか知りたい。 model.predictを使用すると、最後の予測が得られます。しかし、私はすべての予測、または少なくとも最後の10種類（許容誤差レベルを有する）を望む。これにアクセスするには、私はKerasからModelCheckpoint