theano

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一連の苦労の後、私はTheanoをAMDグラフィックスカードのマシンにインストールしました - Radeon HD 5450 (Cedar)。ここで、次のコードを考えてみましょう。 import numpy import theano import theano.tensor as T rng = numpy.random N = 400 #number of samples f

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cuda_ndarray.cuをコンパイルできませんでした：libcublas.so.7.5：共有オブジェクトファイルを開くことができません

GPUを使用するにはawsインスタンスでtheanoライブラリをインポートしようとしています。私は基本的に私のローカルマシンからインスタンスにsshを行い、私が "python -c 'インポートtheano" "を実行するbashスクリプトを開始するawsの設定を自動化するためにbotoを使ってPythonスクリプトを書いたGPUを開始します。私はそれが自動的にGPUを使用して起動するインスタン

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Theanoの3Dスライディングウィンドウ操作ですか？

TL.DR. theano.tensor.nnet.neighbours.images2neibsの3次元のフレンドリーな実装はありますか？ N> nのnxnxn画像を取り入れたニューラルネットワークを使って、ボリューム（NxNxN）のボクセル分類を行いたいと思います。ボリューム内の各ボクセルを分類するには、各ボクセルを反復処理する必要があります。各反復について、ニューラルネットワークへの入力とし

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Keras IndexError：インデックスが境界外にあります

Kerasを初めて使用していて、データセットでバイナリMLPを実行しようとしていて、理由が分からないインデックスを取得し続けています。 from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation from keras.optimizers import SGD mo

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Keras：CuDNNは利用できませんか？

examplekaggle_otto_nn.pyはKerasで、バックエンドはtheanoです。次のプリントアウトで、5行目は、何かが言う： CNMeMは初期サイズで有効になっている：私は疑問に思って、CuDNN利用できないメモリの90.0％、このCuDNN not availableを行います問題はGPUデバイスが検出可能なためですか？自分のプログラムをGPUで正しく実行していますか？それと

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theano matrixのelementwise square

私はtheano共分散行列を持っています。私はそれを要素の賢明な正方形で計算しようとしています。私はそれが簡単です知っている TypeError: ('Bad input argument to theano function with name "cov.py:114" at index 0(0-based)', 'Expected an array-like object, but found

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Conv3Dのtheano実装を使用したアドバイス

私はtheanoを使用して3D畳み込みニューラルネットワークを実行しようとしていますが、関数theano.tensor.nnet.Conv3dの使用について完全にはわかりません。私はラナグーンを使用していましたが、現時点ではGPUにアクセスできないため、lasagne.layers.dnn.Conv3DDNNLayer機能を使用することができません。私はtheano関数を使用できるようにするた

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私はtheano.tensor.argmax使用してtheano.tensor.mean正しく

することはできませんなぜ私は今Theanoを学んでいますが、いくつかのproblems.myコードは常にありますが、次のとおりです。 import theano from numpy import * import theano.tensor as T a = [1,2,3,4] b = [7,8,9,10] print T.argmax(a) 私はそれが思いました'4' のインデッ

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CNN - すべての同じクラスを予測するモデル

私はstackoverflowの同様の問題に対する他の答えをいくつか読んだことがありますが、この場合は何も助けにはなりません。私は539のRGB画像、寸法607×607×3のセットを有し、各画像は6つのクラスのうちの1つである。私はMNISTとCIFAR10のデータセットで成功しましたが、このデータセットのCNNを作成すると、同じクラスをすべて予測することによって、トレーニングが一定のままであると

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レイヤーまたは畳み込みレイヤをプールした後のアクティベーション機能？

これらのリンクからの理論は、畳み込みネットワークの次数が、Convolutional Layer - Non-liniear Activation - Pooling Layerであることを示しています。 Neural networks and deep learning (equation (125) Deep learning book (page 304, 1st paragraph) Le