Treinei um modelo de classificação binária com a CNN, e aqui está o meu código model = Sequential() model.add(Convolution2D(nb_filters, kernel_size[0], kernel_size[1], border_mode='valid', input_shape=input_shape)) model.add(Activation('relu')) model.add(Convolution2D(nb_filters, kernel_size[0],...
É uma questão principal, em relação à teoria das redes neurais: Por que precisamos normalizar a entrada para uma rede neural? Entendo que, às vezes, quando, por exemplo, os valores de entrada não são numéricos, uma certa transformação deve ser realizada, mas quando temos uma entrada numérica? Por...
Como tf.app.run()funciona a demonstração de tradução do Tensorflow? Em tensorflow/models/rnn/translate/translate.py, há uma chamada para tf.app.run(). Como está sendo tratado? if __name__ == "__main__": tf.app.run()
Percebi que algumas versões mais recentes do TensorFlow são incompatíveis com as versões CUDA e cuDNN mais antigas. Existe uma visão geral das versões compatíveis ou mesmo uma lista de combinações oficialmente testadas? Não consigo encontrá-lo na documentação do
Recentemente, comecei a estudar aprendizado profundo e outras técnicas de ML, e comecei a procurar estruturas que simplificassem o processo de construir uma rede e treiná-la. Depois, encontrei o TensorFlow, com pouca experiência em campo, para mim, parece que a velocidade é uma fator importante...
Ele foi citado por muitos usuários como o motivo da mudança para o Pytorch, mas ainda não encontrei uma justificativa / explicação para sacrificar a qualidade prática mais importante, a velocidade, para uma execução mais ágil. Abaixo está o desempenho do benchmarking de código, TF1 vs. TF2 - com o...
Eu estava olhando os documentos do tensorflow tf.nn.conv2d aqui . Mas não consigo entender o que faz ou o que está tentando alcançar. Diz nos documentos, # 1: Nivela o filtro para uma matriz 2-D com forma [filter_height * filter_width * in_channels, output_channels]. Agora o que isso faz? Isso é...
Eu instalei a versão GPU do tensorflow no Ubuntu 14.04. Estou em um servidor GPU em que o tensorflow pode acessar as GPUs disponíveis. Eu quero executar o tensorflow nas CPUs. Normalmente eu posso usar env CUDA_VISIBLE_DEVICES=0para rodar na GPU no. 0 Como posso escolher entre as CPUs? Não...
Até onde eu sei, Variableé a operação padrão para criar uma variável e get_variableé usada principalmente para o compartilhamento de peso. Por um lado, algumas pessoas sugerem o uso get_variableda Variableoperação primitiva , sempre que você precisar de uma variável. Por outro lado, apenas vejo...
Estou executando um modelo Keras, com um prazo de envio de 36 horas, se eu treinar meu modelo na cpu, levará aproximadamente 50 horas, existe uma maneira de executar Keras na gpu? Estou usando o back-end do Tensorflow e executando-o no meu notebook Jupyter, sem o anaconda
Na maioria dos modelos, há um parâmetro de etapas indicando o número de etapas a serem executadas nos dados . Mas, no entanto, vejo no uso mais prático, também executamos a função de ajuste N épocas . Qual é a diferença entre executar 1000 etapas com 1 época e executar 100 etapas com 10 épocas?...
É muito simples ver e entender os valores escalares no TensorBoard. No entanto, não está claro como entender os gráficos de histograma. Por exemplo, eles são os histogramas dos pesos da minha rede. (Depois de consertar um bug graças ao sunside) Qual é a melhor maneira de interpretar isso? Os...
Estou criando redes neurais com Tensorflowe skflow; por alguma razão, quero obter os valores de alguns tensores internos para uma determinada entrada, então estou usando myClassifier.get_layer_value(input, "tensorName"), myClassifiersendo a skflow.estimators.TensorFlowEstimator. Porém, acho...
Sou novo no Tensorflow e me beneficiaria muito com algumas visualizações do que estou fazendo. Eu entendo que o Tensorboard é uma ferramenta de visualização útil, mas como faço para executá-lo em minha máquina Ubuntu
A pergunta original era especificamente com relação às implementações do TensorFlow. No entanto, as respostas são para implementações em geral. Essa resposta geral também é a resposta correta para o TensorFlow. Ao usar normalização em lote e dropout no TensorFlow (especificamente usando...
Estou lendo alguns códigos de exemplo no Tensorflow, encontrei o seguinte código flags = tf.app.flags FLAGS = flags.FLAGS flags.DEFINE_float('learning_rate', 0.01, 'Initial learning rate.') flags.DEFINE_integer('max_steps', 2000, 'Number of steps to run trainer.') flags.DEFINE_integer('hidden1',...
Estou tentando entender o argumento de passos em tf.nn.avg_pool, tf.nn.max_pool, tf.nn.conv2d. A documentação diz repetidamente strides: Uma lista de ints que tem comprimento> = 4. A passada da janela deslizante para cada dimensão do tensor de entrada. Minhas perguntas são: O que cada um...
Depois de ler os documentos , salvei um modelo no TensorFlow, aqui está meu código de demonstração: # Create some variables. v1 = tf.Variable(..., name="v1") v2 = tf.Variable(..., name="v2") ... # Add an op to initialize the variables. init_op = tf.global_variables_initializer() # Add ops to save...
Recentemente, encontrei tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits e não consigo descobrir qual é a diferença em comparação com tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits . É a única diferença que os vetores de treinamento yprecisam ser codificados em um ponto ao usar
Estou tentando entender o papel da Flattenfunção em Keras. Abaixo está meu código, que é uma rede simples de duas camadas. Ele recebe dados bidimensionais de forma (3, 2) e produz dados unidimensionais de forma (1, 4): model = Sequential() model.add(Dense(16, input_shape=(3,...