Публикации по теме 'tensorflow'
Классификационная модель Tensorflow 2.4 с машинным обучением Azure
Сценарий использования
Проверьте версию tensorflow 2.4 и запустите образец кода для проверки. Создать модель бинарной классификации Классификация глубокого обучения на обычном табличном наборе данных
Требования
Учетная запись Azure Учетная запись машинного обучения Azure Создать вычислительный экземпляр набор данных minst
Код
import tensorflow as tf;
print(tf.__version__)
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D
from..
Использование TensorFlow для логистической регрессии в наборе данных Titanic
Введение
Набор данных Titanic — это широко используемый набор данных для новичков в области машинного обучения, поскольку он предоставляет прекрасную возможность попрактиковаться в различных методах классификации, таких как логистическая регрессия. В этой статье показано, как использовать TensorFlow для реализации логистической регрессии для набора данных Titanic.
Загрузка и предварительная обработка набора данных
Во-первых, мы импортируем необходимые библиотеки и загружаем набор..
Линейная регрессия в CSharp
Я расскажу, как обучать модель линейной регрессии в TensorFlow.NET от SciSharp.
Что такое линейная регрессия?
Линейная регрессия — это линейный подход к моделированию связи между скалярным откликом (или зависимой переменной) и одной или несколькими независимыми переменными (или независимыми переменными).
Рассмотрим случай одной интересующей переменной y и одной переменной-предиктора x. Переменные-предикторы называются по-разному: ковариаты, входные данные, признаки; прогнозируемую..
TK-Scikit-learn против TensorFlow
Выбор правильной библиотеки машинного обучения: подробное сравнение Scikit-learn и TensorFlow.
Введение
Машинное обучение произвело революцию в том, как мы используем данные для решения сложных задач. Scikit-learn и TensorFlow — две самые популярные библиотеки машинного обучения, доступные в Python. В этом сообщении блога мы сравним Scikit-learn и TensorFlow, выделив сильные и слабые стороны каждой библиотеки. Это сравнение поможет вам определить, какая библиотека лучше всего подходит..
Демистификация глубокого обучения: введение в будущее искусственного интеллекта
Введение
В быстро развивающейся области искусственного интеллекта глубокое обучение превратилось в трансформирующую технологию, раздвигающую границы возможностей машин. Это мощное подмножество машинного обучения обладает огромным потенциалом для решения сложных проблем и революционных изменений в различных отраслях, от здравоохранения и финансов до автономных транспортных средств и обработки естественного языка. В этой статье мы глубоко погрузимся в мир глубокого обучения, изучая его..
Что такое тензоры Tensorflow?
Тензор — это многомерный массив. Вы можете думать об этом как о массиве массивов, которые могут принимать различные формы и формы. Существуют скалярные тензоры, векторные тензоры и матричные тензоры.
Скалярный тензор состоит из одного значения и не содержит строк. В коде мы используем tf.constant, который создает постоянный тензор для создания тензора. У нас есть скалярный тензор, поскольку в качестве аргумента передается только одно значение.
import tensorflow as tf
x =..
Вопросы по теме 'tensorflow'
Большой набор данных HDF5, как эффективно перемешивать после каждой эпохи
В настоящее время я работаю с большим набором данных изображений (~ 60 ГБ), чтобы обучить CNN (Keras / Tensorflow) простой задаче классификации. Изображения представляют собой видеокадры и, таким образом, сильно коррелированы во времени, поэтому я...
1295 просмотров
schedule
13.01.2024
Tensorflow: GPU использует большую разницу при установке CUDA_VISIBLE_DIVICES на разные значения
Linux: Ubuntu 16.04.3 LTS (GNU/Linux 4.10.0-38-общий x86_64)
Tensorflow: компилировать из исходников, 1.4
Графический процессор: 4xP100
Я пробую новую выпущенную обучающую программу по обнаружению объектов. Я заметил, что есть большая...
153 просмотров
schedule
08.11.2023
Как подготовить тестовые данные для textsum?
Мне удалось успешно запустить предварительно обученную модель TextSum (Tensorflow 1.2.1 ). Выходные данные состоят из сводок статей CNN и Dailymail (которые перед тестированием объединяются в формат bin).
Я также смог создать вышеупомянутые...
320 просмотров
schedule
07.01.2024
Ошибка: тензор не распознан при подаче заполнителя в Tensorflow1.x, есть предложения?
У меня проблема при попытке передать заполнители с помощью функции feed_dict ={..} в train_epoch, она не распознает заполнители
Вот код..
class CNN(object):
###......
def define_train_opeartions(self):
X_data_train =...
352 просмотров
schedule
19.10.2023
Почему выходные данные моей модели тензорного потока становятся NaN после x эпох?
После 85 эпох потери (косинусное расстояние) моей модели (RNN с 3 слоями LSTM) стали NaN. Почему это происходит и как это исправить? Выходы моей модели также становятся NaN.
Моя модель:
tf.reset_default_graph()
seqlen =...
2017 просмотров
schedule
24.11.2023
Понимание ввода и вывода Keras LSTM NN для двоичной классификации
Я пытаюсь создать простую сеть LSTM, которая будет - на основе последних 16 временных рамок - обеспечивать некоторый вывод. Скажем, у меня есть набор данных из 112000 строк (измерений) и 7 столбцов (6 функций + класс). Я понимаю, что мне нужно...
474 просмотров
schedule
29.12.2023
Tensorflow — как разделить пакеты между графическими процессорами для прогнозирования на обученных моделях?
Я использую модели, которые я не создавал, а модифицировал (из этого репозитория https://github.com/GeorgeSeif/Semantic-Segmentation-Suite )
У меня есть обученные модели, и я могу использовать их для прогнозирования достаточно хорошо, но я хочу...
446 просмотров
schedule
27.11.2023
Tensorflow 2.0 Keras тренируется в 4 раза медленнее, чем 2.0 Estimator
Недавно мы перешли на Keras для TF 2.0, но когда мы сравнили его с оценщиком DNNClassifier в 2.0, мы увидели примерно в 4 раза меньшую скорость с Keras. Но я хоть убей не могу понять, почему это происходит. Остальной код для обоих идентичен, с...
3685 просмотров
schedule
05.01.2024
Запуск примера Keras MNIST в Ubuntu 18.04 — ошибка графического процессора
Я запускал следующий код кода Keras/TensorFlow после настройки Anaconda 2018.12 в Ubuntu 18.04. У меня драйвер Nvidia 390.116 и графический процессор GTX 1070. Однако, когда я пытаюсь запустить этот простой пример MNIST
import tensorflow as tf...
260 просмотров
schedule
09.12.2023
Фантомные тесты после переключения с unittest.TestCase на tf.test.TestCase
Следующий код:
class BoxListOpsTest(unittest.TestCase):...
766 просмотров
schedule
26.10.2023
Керас: модель CNN не учится
Я хочу научить модель предсказывать эмоции по физическим сигналам. У меня есть физический сигнал, и я использую его как входную функцию;
ЭКГ (электрокардиография)
В моем наборе данных есть 312 записей, принадлежащих участникам, и есть...
2714 просмотров
schedule
30.12.2023
ValueError: Ошибка при проверке цели: ожидалось, что плотный_22 будет иметь 3 измерения, но получил массив с формой (1600, 2)
Я новичок в DL и пытался использовать модель seq2seq для классификации текста (анализ тональности) из этого репо . Набор данных, который я использовал, представляет собой полярность обзора Amazon (первые 2000 строк). Набор данных в основном состоит...
64 просмотров
schedule
04.01.2024
Создание TimeseriesGenerator с несколькими входами
Я пытаюсь обучить модель LSTM на ежедневных фундаментальных и ценовых данных из ~ 4000 акций, из-за ограничений памяти я не могу хранить все в памяти после преобразования в последовательности для модели.
Это приводит меня к использованию...
1100 просмотров
schedule
04.11.2023
сделать карту входных характеристик из тензора расширения в keras
Я использовал расширение Тейлора в задаче классификации изображений. По сути, во-первых, вектор пикселей генерируется из изображения RGB, и значения каждого пикселя из вектора пикселей будут аппроксимированы расширением ряда Тейлора sin(x) . В...
609 просмотров
schedule
03.12.2023
