tflearn

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完全に接続されたレイヤーではなく、マトリックスを使用してアクティブ化ノード間の接続性を指定したいと思います。例：私は10のノード層に接続された20のノード層を持っています。典型的な完全に接続された層を使用して、私のWマトリックスは、私は同じだったとゼロの行列を持っていた場合私の活性化がrelu(Wx + b) のようになりますサイズ10 のbベクターを用いて、20×10でありますWとしてサイズ、

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コサインの類似性のためのカスタム損失関数

私は先行単語の文脈でシーケンス内の次の単語を予測するtflearn内のlstmネットワークを持っています。単語は、特定のサイズの語彙のインデックスとしてネットワークに供給され、バイナリクラスで出力されます。コンテキスト：[45,243,1,1906,4,2,0,0 、0] ラベル：[0,0,0 ....... 1,0,0、...... 0,0,0]（VOCAB_SIZEの長さ）しかしモデルは回

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Python tflearn：画像が入ったフォルダが入ったzipファイルをロードする

私はzipファイルを持っていて、そこには数百のフォルダがあり、それぞれに3-4個の画像が入っています。私はこれらの画像を訓練データとして使用して顔を認識したいと考えています。これらの画像をどのように読み込むのですか？そして、データセットをロードする最適な方法は何ですか？ pklファイルまたは何か他のものとして？

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tflearn pythonを使用してlstmにデータを入力

この分野ではすでにいくつかの質問がありましたが、私の問題に対する答えは見つかりませんでした。回帰問題のLSTM（tflearn付き）があります。私はどのような変更を行っても3種類のエラーが発生します。新しいカーネルを起動したとき、私はその後 ValueError: Cannot feed value of shape (100, 10) for Tensor 'InputData/X:0',

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エラーが

私は「そのまま」カランのmodel TFlearnモデルを使用しようとした評判分析のためのCNNモデルのためのテンプレートとして、私は2つの奇妙なエラーが持っている： 1） tflearn.layers.convパッケージにはglobal_max_poolというモジュールはありません。同じ結果を持つ2つのtflearnパッケージを試しました。そのため、ソースコードを使用しました（その他のモジュール

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Tflearnカスタム目的関数

私のtflearnモデル用のカスタム目的関数を作成しています。目的関数は複雑で、予測された正しい出力を反復し、インデックスに基づいていない部分を追加する必要があります。テンソルのデータ型で動作させる方法を見つけることができません。以下の標準リストを使用してバージョンをコーディングしました。 errorBuild = 0 errorCheck = 0 def CustomLoss(y_pred

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TFLearnはすべての予測で同じ結果を生成します

私のネットワークはすべての予測に対して同じ出力を生成します。私はパンダのデータフレームに約49,000のデータサンプルを持っています。どうすればこの問題を解決できますか？ # Input data X.as_matrix() => 8 dimensional array # One example: [1.50000000e+00,3.00000000e+00,6.00000000e+00,2

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ニューラルネットワークでデータを生成

私は以前トレーニングしたニューラルネットワークでデータを生成したいと考えています。誰かがTFlearnのTensorFlowでそれを作る方法を知っていましたか？データセットに画像が含まれる前に、ネットワークIで訓練された画像を生成する必要があります。

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TensorFlowテンソルをTFLearnモデルに渡す方法

私はすでに訓練された機械学習モデルで操作を実行するTensorFlowのプロジェクトに取り組んでいます。チュートリアルTFLearn Quickstartの後、私はTitanic Datasetからの生存を予測する深いニューラルネットワークを構築しました。私はTensorFlowモデルを使用するのと同じ方法でTFLearnモデルを使用したいと思います。 TFLearnドキュメントのホームページには