theano

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    マルチテナントをサポートするDjangoでKerasモデルを正しく読み込む

    ケラスモデルを使用して予測を返すdjangoにREST APIを記述しようとしています。しかし、load_model()関数はモデルの読み込みに時間がかかり、モデルを初期化するたびにユーザーが長時間待たされることを避けたいと考えています。モデルを初期化して、そのモデルを使用して予測が一度ロードされるように、正しい方法は何でしょうか？ サイドノートでは、私は可能性がコールド考えの一つの方法は、以下の
    python django neural-network keras theano 2017-07-02

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    Kerasを使用してCNNモデルを構築する

    こんにちは、私はKerasの新しい人です。私はこのペーパーを実装するためにケラを選択します：http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/TCDCN.html。私は入力サイズを48x48に変更するだけで出力は68点のランドマークが必要です。ここに私のネットワークがある： def mtfl40New(size): model = Sequential()
    python keras theano conv-neural-network 2017-07-06

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    Win32ではNVRTCを使用できませんか？

    私はPython27のx32のを実行すると、このエラーを取得しています： Could not load "nvrtc64_75.dll": %1 is not a valid Win32 application. 私もcuda8で試してみました。 私が実現したよう、要件としてNVRTC docsリストのx64： NVRTC requires the following system confi
    cuda theano mingw-w64 theano-cuda nvrtc 2017-07-06

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    gpuのKeras（theano）エラー

    すでに長い間、問題を理解しようとしています。私を助けてください。 標準の例git lib（there）から 'Keras'の例を実行しようとしています。 CPUを使用している場合、すべて正常に動作します。私は、GPUアクセラレーションを使用しようとする。しかし、それはすべてのエラーをキャッチなしクラッシュします： # build the model: a single LSTM print('B
    python deep-learning gpu keras theano 2017-07-07

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    レイヤーが訓練可能でないときにケラスモデルをフィットすると、結果が一致しない

    トレーニングを行わずにモデルの精度を判断しようとしていて、レイヤーをすべてtrainable = Falseに設定しました。 shuffle = Falseの発電機でfit_generatorを実行すると、毎回一貫した結果が得られます。 shuffle = Trueのジェネレータでfit_generatorを実行すると、結果は少し跳ね上がります。入力データが同じで、モデルがトレーニングではないとす
    machine-learning neural-network keras theano keras-2 2017-07-10

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    可変サイズ画像を持つ2D畳み込みニューラルネットワーク

    私は、Theanoバックエンドを使用して、Kerasで畳み込み自動エンコーダを実装しました。私は、異なるサイズの画像を扱おうとするアプローチを変えています。私がnumpyのstack関数を使ってデータセット（等しいサイズの画像）を構築する限り、私は金色です。しかし、異なるサイズの画像ではstackを使用できず、fitではnumpyの配列が必要です。そこで、サイズチェックを避けるためにfit_gen
    python-3.x theano convolution keras-2 2017-07-11

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    libgpuarrayを使用するようにtheanoを設定する

    私はtheanoをgpuarrayバックエンドに切り替えようとしています。 このtutorialは私が.theanorc で device=cuda を書きますが、それはgpuarrayを使用することを書くために何を指定していない、そしてそれは私の質問ですcudaバックエンドを使用することを言います。
    python config theano 2017-07-12

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    TensorflowでTheanoオペレーションを実装する

    これに続いて、Tensorflowのグラデーションリバーサル（TheKeras issueにあるTheanoバックエンドのKeras用に書かれた）のレイヤーを実装しようとしています。私のモデルはTheano 。 class GradientReversalLayer(Layer): """ Reverse a gradient <feedforward> return inpu
    python tensorflow deep-learning keras theano 2017-07-14

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    アレックスネットのウェイトをtheano backendを使用してケラスモデルにロードします

    私はAlexnetのようなあらかじめ訓練されたモデルを使用しています。この場合も同じエラーが発生します。 は、私はここからalexnet_weightsをダウンロードされた - >https://github.com/heuritech/convnets-keras が、私はkeras.modelsからこの ようにしようとしたインポートload_model base_model = load_mo
    python-2.7 keras theano pre-trained-model 2017-07-14

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    Kerasでモデルをコンパイルした後に動的に凍結する方法は？

    私はKerasでGANを訓練したいと思います。私の最終目標はBEGANですが、私は最も簡単なものから始めます。 を理解するにはのウェイトを適切に固定する必要があります。それが私が苦労していることです。 発電機の訓練時間中、弁別器の重量が更新されないことがあります。 フリーズとフリーダイヤル交互に訓練ジェネレータとdiscriminatorのためのdiscriminatorをしたいと思います。問題は
    python tensorflow neural-network keras theano 2017-07-17
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