我正试图为我的反向传播和梯度下降程序在python中开发一个softmax函数。在得到输出层的输出(2个输出)后,我调用了softmax函数,输出在一个类似向量的so [0.844521, 0.147048]中,而我目前实现的softmax函数如下:
import math
vector = [0.844521, 0.147048]
def soft_max(x):
e = math.exp(x)
return e / e.sum()
print(soft_max(vector))
但是,当我运行它时,我会得到以下错误
TypeError: must be real numb
我想用GPU建立LSTM模型。但有个例外:
InvalidArgumentError (see above for traceback): Cannot assign a device to node 'model_1/tower_0/model/drnn/Assert/Assert': Could not satisfy explicit device specification '/device:GPU:0' because no supported kernel for GPU devices is available.
[[Node: mode
我正在尝试使用Tensorflow中的LSTM模块来使用时间上的一个热字母预测(t-1)作为时间上下一个状态(t)的输入。我所做的事情是:
one_hot_dictionary = {0:np.array([1.,0.,0.]),1:np.array([0.,1.,0.]),\
2:np.array([0.,0.,1.])}
state = init_state
for time in xrange(sequence_length):
#run the cell
output, state = rnn_cell.cell(inp
我已经在Python中构建了一个tensorflow模型来进行图像识别,但我想更好地理解我的模型是如何工作的。我想在我的模型的每一层之间打印值。 我使用的是TensorFlow 1.13.1和Python3.6.8。 # model with 2 hidden layers
print("Creating model and adding layers...")
model = tf.keras.models.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu'))
model.
我有一些机器学习和python的背景,但我只是学习TensorFlow。我正在通过来教自己如何使用它进行图像分类。一路上有一个练习,我很难完成。
练习:()中的模型体系结构与convnet中指定的CIFAR-10模型略有不同。特别是,Alex原始模型的顶层是局部连接的,而不是完全连接的。尝试编辑架构,以便在顶层准确地再现本地连接的体系结构。
这个练习引用了中的推论()函数。第二层到最后一层(称为local4)有一个shape=384,192个,顶层有一个shape=192,NUM_CLASSES,当然是NUM_CLASSES=10。我认为我们被要求编辑的代码就在定义顶层的代码中:
with t
我正在学习神经网络,并用python实现它。我首先定义了一个softmax函数,我遵循这个问题Softmax function - python给出的解决方案。以下是我的代码: def softmax(A):
"""
Computes a softmax function.
Input: A (N, k) ndarray.
Returns: (N, k) ndarray.
"""
s = 0
e = np.exp(A)
s = e / np.sum(e, axis =0)
我正在使用keras和python进行卫星图像分割。据我所知,为了获得(像素级)图像分割的预测,模型将维数层(-1,num_classes,高度,宽度)整形为(-1,num_classes,高度*宽度).This,然后再应用激活函数,如softmax或sigmoid。我的问题是,如何恢复图像后,这一步的格式,要么频道第一或频道最后?示例代码
o = (Reshape(( num_classes , outputHeight*outputWidth)))(o)
o = (Permute((2, 1)))(o)
o = (Activation('softmax'))(o)
最后,
我正在看一本关于Python的深度学习的书,来自F.Chollet。
我试着按照代码示例来做。我刚刚安装了keras,在尝试运行以下代码时,我收到了这个错误:从这个笔记本:
from keras import models
from keras import layers
network = models.Sequential()
network.add(layers.Dense(512, activation='relu', input_shape=(28 * 28,)))
network.add(layers.Dense(10, activation='softm
对于在python中使用tensorflow的softmax回归程序,我想将我的1000 jpeg图像文件作为2D张量x:图像索引,像素索引。"image index“是图像,像素索引是该图像的特定图像像素。模型方程是:
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)
where:
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, image_size])
W = tf.Variable(tf.zeros([image_size, classes]))
b = tf.Variable(tf.zeros([classes]))
图像