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我有一个数据集，每个类有8个图像，每个图像都输入到相应的CNN (8个CNN)中，所有模型都在tensorflow-gpu上成功训练。但是，当调用模型的权重来评估或测试模型时，模型会卡在特定的点上，gpu内存(2 GB)无法处理它们。我想在cpu处理器(8 GB)上使用多线程来处理它们。我的调用模型如下： model1 = load_model("model_1.model")
l
浏览 10提问于2019-04-11得票数 0
问题定义：用于A3C实现，我必须创建一批工作人员(与CPU核心的数量一样多)和一个主处理器。所有的工人和主人将为他们自己创建一个独特的CNN模块的副本。当每个工人必须优化主人的CNN模块，并将其重量与主人的CNN的权重同步时，问题就出现了。我通过多线程实现了这一点，没有任何问题，但是当multiprocessing出现时，python既不能序列化权重，也不能通过CNN</e
浏览 0提问于2020-06-24得票数 3
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结合CNNs的图像分类
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我想把CNN的中间层(G层)的输出输入到更宽的CNN (H层)的中间层，以完成推理。
L(W_G, W_r) = MSE(\text{output oflayer H}, \te
浏览 0提问于2021-07-27得票数 1
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我在Tensorflow中实现了一个CNN，改编自教程：CNN with Estimators。= tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.1)
train_op = optimizer.minimize( loss=loss) 在调用训练函数时如何在训练期间为数据集中的所有样本(约3M个样本)提供权重？我的理解是，在第一个模型的训练过程中，所有样本都具有相同的权重
浏览 16提问于2019-03-12得票数 0
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我是tensorflow的新手，我发现CNN的示例程序正在使用权重衰减来避免巨大的权重，而它们在一开始并不总是标准化输入。它们之间的区别是什么？
浏览 0提问于2017-12-08得票数 0
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计算CNN层数
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我为我参与的一个项目创建了一个CNN，我需要展示它。问题是，我不确定如何计算层数。这是我的模型：model.add(Conv2D(64,(3,3), input_shape = (40,40,2))) optimizer='SGD',len(model.layers)返回12：
所以我使用了1个输入10个隐藏的
浏览 1提问于2019-08-21得票数 4
因此，我在一个DataSet网站上使用了一个Visual ASP.Net，当多个用户访问该网站时，我得到了如下内容：
我知道数据集背后有正常的代码，所以我想知道是否可以修改这些文件中的某些内容，以便为每个用户会话创建一个新的连接。
浏览 1提问于2017-08-08得票数 0
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我已经看过很多关于CNN传统上处理多个频道的解释(比如RGB图像中的3)，但我仍然不知所措。
当5x5x3过滤器(例如)应用于RGB映像的修补程序时，究竟会发生什么？实际上，在每个通道上分别发生3种不同的2D卷积(具有独立的权重)吗？然后把结果简单地加在一起，产生最后的输出以传递到下一层？还是真正的三维卷积？
浏览 0提问于2017-12-26得票数 7
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我希望能够在加载模型上调用B_frame_CNN中的所有方法(例如，get_embedding())。下面的代码工作得很好，在ipython笔记本中运行时可以完成我所需要的工作。import tensorflow as tf
def __init__(self, filter_size, activationoutputs=self.full_model.get_layer("embedding").out
浏览 8提问于2022-09-10得票数 0
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在第一阶段，在输入卷积神经网络(输入层)时，我们接收到一个源图像(即手写英文字母的图像)。首先，我们使用一个从左到右的nxn窗口来扫描图像和在核上进行乘法(卷积矩阵)来建立特征映射。但是没有写到内核应该有什么确切的值(换句话说，关于从n*n窗口检索到的数据应该乘哪些内核值)。用于边缘检测的卷积核上的数据相乘是否合适？有大量的卷积核(Emboss，高斯滤波，边缘检测，角度检测等)？但是，没有任何地方是写到确切的内核，它需要乘数据来检测手写符号。
此外
浏览 2提问于2015-07-08得票数 2
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我试图更好地理解CNN，所以我使用keras基本上制作了一个小的CNN，并希望手动完成计算。 我从GTSRB数据库下载了图像，然后使用PIL库包将图像集转换为灰度并将大小调整为(6 X 6)。下面的代码显示了我创建的CNN。它包括1个卷积层(具有2个大小为2x2的滤波器)，1个最大池化层(2x2)，一个平坦层和一个在末端的致密层。keras.layers.Flatten())
model.add(keras.layers.Dense(len(sign_
浏览 26提问于2019-05-16得票数 1
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我已经找到了这个问题的答案，但没有找到答案。## define my cnn model
class my_cnn</e
浏览 3提问于2017-06-03得票数 1
我最初将自己的权重设置如下： return tf.Variable(tf.truncated_normal(shape, stddev=0.05))
然后我决定用这种方式来定义它，对我来说，权重更容易被接受： return tf.Variable(tf.zeros(shape))我想知道使用tf.truncated_normal的含义是什么，-zeros
浏览 1提问于2017-10-27得票数 0
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在ImageNet ClassifiNeural with Deep Convolutional Neural等论文中
谢谢你的帮助和建议。
浏览 2提问于2014-04-19得票数 4
我已经训练了自动编码器(E1 - D1)，现在我想要另一个自动编码器，让我们称之为(E2 - D2) 因此，该模型类似于E1 -> E2 -> D2 -> D1，其中该模型仅使用E2 D2的输出和D1的输入来优化E1 E1 -> 5个CNN层+1个FC (已训练) E2 -> 5 CNN层+1 FC D2 -> 5 DeCNN层+1 FC D1 -> 5 DeCNN layers +1 FC (已训练
浏览 6提问于2019-09-16得票数 0
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例如，我将一组图像输入CNN。这些图像的默认权重是1，我如何重新加权这些图像，使它们具有不同的权重？“DataLoader”能在火把中达到这个目标吗？我学到了另外两种可能性：
重复样本在训练集，这将导致更频繁的样本有一个较高的重量在最终损失。
浏览 5提问于2017-06-25得票数 1
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我正在尝试将对象从sql映射到C#中的多个对象。如何在有QueryFirstAsync和QueryFirstOrDefaultAsync的情况下实现多个映射？我尝试过类似于QueryAsync或查询中的进程。return a;splitOn: "Id",{});
我期待成功的构建
浏览 1提问于2019-08-18得票数 5
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我有一个CNN，它是用keras制作的。我可以使用以下命令查看特定层的权重： weights,biases = model.layers[n].get_weights() weights,biases = layer.get_weights() 但是对于没有权重的层(比如max pool层)，因此，是否
浏览 15提问于2019-05-22得票数 0
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据我所知，有线电视网络的三个主要层是卷积层、ReLU层和池层。我知道反向传播使用偏导数。但我看不出CNN是如何使用它们的。
浏览 0提问于2019-09-30得票数 1
我必须模拟代码，一个有多线程，另一个没有。具有多线程的是获取错误AttributeError：'NoneType‘对象没有属性'text'，而另一个则不是，下面是我的代码：import threading
theurl = "http:/
浏览 5提问于2016-05-28得票数 0
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