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Tensorflow：初期化されていない値beta1_powerを使用しようとしました

投稿の最後にコードを実行しようとすると、次のエラーが発生しました。しかし、私のコードで何が間違っているのかはわかりません。誰も私にテンソルフロープログラムのデバッグに関する秘訣を教えてもらえますか？ $ ./main.py Extracting /tmp/data/train-images-idx3-ubyte.gz Extracting /tmp/data/train-labels-idx1

python machine-learning tensorflow lstm recurrent-neural-network 2017-12-12

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トラフデータをどのように渡すのですか？

私はTensorflowで作業していますが、私はPythonと機械学習の面白いです。私が入力パイプラインからテンソルのイメージを持っていれば、それを訓練する最良の方法は何でしょうか？基本と同様に、トラフデータの受け渡しをどうすればできますか？私は（私はテンソルのような特定のものから特定のデータを得ることができることを知っている）使用したい構造を持っていますが、私はそうする方法がわかりません。 私は

python python-3.x machine-learning tensorflow 2017-12-12

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文書クラスタリングのためにSparkで複数のテキストファイルを読むには？

ドキュメントクラスタリングのために複数のテキストドキュメントをディレクトリから読み込みたい。そのために は、私のようにデータを読みたい：ここ SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName(appName).setMaster("local[*]").set("spark.executor.memory", "2g"); JavaSparkCon

java apache-spark machine-learning nlp hierarchical-clustering 2017-12-12

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h2o（ランダムフォレスト）のアンサンブル - 多元分布

h2oとランダムフォレストをコンポーネントの1つとして使用してアンサンブルを構築する際に問題があります。私はモデルをh2oのドキュメントのように見積もっています。唯一の違いは、従属変数がマルチクラス変数であることです。アンサンブルを作成しようとすると、次のエラーが表示されます。 Error: water.exceptions.H2OIllegalArgumentException: Don't k

r machine-learning random-forest h2o ensemble-learning 2017-12-12

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CNN：理解重み出力チャネル引数

weights = { # 5x5 conv, 1 input, 32 outputs 'wc1': tf.Variable(tf.random_normal([5, 5, 1, 32])), # 5x5 conv, 32 inputs, 64 outputs 'wc2': tf.Variable(tf.random_normal([5, 5, 32, 64

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

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h2oでアンサンブル - モデルが見つからない

h2oパッケージを使用して、異なる正規化パラメータ（アルファ、ラムダ）を持つGLMモデルからアンサンブルを構築しています。 [email protected]_idsはGLMに最適な alphaと lambda正則化パラメータを決定するために、グリッドサーチからモデルです ensemble <- h2o.stackedEnsemble(x = predictors, y =

r machine-learning glm h2o ensemble-learning 2017-12-12

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ValueError：変数d_w1/Adam /が存在しないか、tf.get_variable（）で作成されていません

かなり目立たない問題が発生しています。同時にFalseとTrueの両方に設定されます。 これらは私のモデル定義されている：これは、オプティマイザ/トレーナーのための私の定義 def discriminator(data, reuse=False): if reuse: tf.get_variable_scope().reuse_variables() # Fully Connect

python python-3.x machine-learning tensorflow neural-network 2017-12-12

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データ拡張ワークフロー

データを増やす（画像データセットの場合、ランダムな作物などを作成する）より一般的なアプローチは、訓練中にオンザフライで実行するか、または拡張データを含むスタンドアロンデータセットを作成する場合ですそれ？

machine-learning tensorflow dataset 2017-12-12

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すべてのデータセットまたはトレーニングデータにtfidf

この本の "TensorFlow Machine Learning Cookbook"のデータ処理では、fit_transformの機能を使用してscikitの機能を学び、tfidfのテキストをトレーニング用に学習します。著者は列車を分離して機能テストする前にすべてのテキストデータを提供します。それは真の行動ですか、それとも最初にデータを分離して、電車でtfidf fit_transform、テス

machine-learning tensorflow scikit-learn nlp tf-idf 2017-12-12

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sklearn.model_selection.train_test_splitでPythonエラーが発生しました：ValueError：サンプル数が不一致の入力変数が見つかりました：[416858、398427]

ラベルの数がサンプル数と一致しません。いくつかのサンプルデータがありますが、それは全体的に良い方法ではないと思います。ここで は私のコードです： X = np.loadtxt('/Users/myname/PycharmProjects/my_project/X.txt') y = np.loadtxt('/Users/myname/PycharmProjects/my_project/y.tx

python numpy machine-learning scikit-learn 2017-12-12

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