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我正在Python3.7上创建Keras的二进制声音分类模型。我已经在MATLAB上制作了声音分类模型，但是MATLAB上没有安装一些特定的层(例如。GRU)。因此，我尝试将MATLAB深度学习模型转换为Keras深度学习模型。 MATLAB的原始代码如下所示： inputsize=[31,69]
layers
浏览 40提问于2020-03-16得票数 0
我没有Matlab的深度学习工具箱。我只想在MATLAB中实现分类部分。我将用Keras对网络进行培训，并以JSON和h5格式保存模型。最后，从MATLAB加载Jason和h5格式的数据，并使用该模型预测测试样本。我使用Keras创建并保存了一个具有一个层模型的二进制分类器，如下所示：
model.add(keras.layers.Dense(25, input_dim=232,
浏览 5提问于2022-05-23得票数 0
我知道Matlab有TrainAutoencoder(input, settings)函数来创建和训练一个自动编码器。结果能够运行"Encode“和"Decode”这两个函数。我搜索并找到了一些示例代码，他们使用“网络”函数将自动编码器转换为正常网络，然后像去噪的自动编码器那样进行Train(network, noisyInput, smoothOutput)。但也有多个缺失的部分：
如何将“潜在”变量转化
浏览 6提问于2018-10-08得票数 1
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undefined被用于编写数值算法(如机器学习问题)的简单性和编译速度，但我想知道是否也可以使用它对神经网络进行更快的编码。
浏览 0提问于2020-06-01得票数 2
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MNIST手写数字分类器的预测
、、、、
我是深度学习的新手，正在使用Keras学习它。我按照这个的说明使用MNIST数据集构建了一个手写数字识别分类器。在查看可比评估结果方面，它工作得很好。我使用tensorflow作为Keras的后端。现在我想读取一个带有手写数字的图像文件，并使用相同的模型预测其数字。我认为图像需要首先转换为28x28维度，255深度？我不确定我的理解是否正确。如果是这样，我如何在Python中进行这种转换？
浏览 14提问于2017-08-08得票数 3
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我是学生，在python上还是新手，我需要在我们的领域中使用深度神经网络，这与深度学习没有直接关系，但我们可以用深度学习来优化这些错误。上一次我尝试用python工作，但是我发现我需要很长的时间从头开始学习python。我们几乎所有的东西都使用Matlab，我很好地掌握了它。我决定搬回matlab，利用那里的深度学习。我的问题是，有谁有任何视频或教程，我可以跟随，以了解有多深的学习Matla
浏览 5提问于2019-10-12得票数 0
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乍一看，它似乎使深入学习在几乎类似的线，如Keras在一个高水平的容易。每种方法的优点和缺点是什么，建议初学者使用什么？
浏览 0提问于2017-01-19得票数 2
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我在Keras中创建了一个深度学习多分类模型，我已经将输出标签训练集y_train从1到14之间的数值转换成类似于这个[0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0] => representing这是我在python (Keras)中使用的代码：y_train = to_categorical(y_train)
但是，因为它将这些输出标签转换为
浏览 4提问于2020-05-11得票数 0
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我正在学习TensorFlow和Keras。我想试试，它似乎是用Keras编写的。我更感兴趣的不是代码的可移植性，而是两者之间的真正区别。
浏览 1提问于2019-03-15得票数 15
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对于深度学习的世界，我还是比较陌生的。我想创建一个深度学习模型(最好使用Tensorflow/Keras)来检测图像异常。所谓异常检测，我的意思是本质上是一个OneClassSVM。我想知道是否有什么例子说明我如何在深度学习中做到这一点。我抬头一看，却找不到一段代码来处理这个案子。
浏览 4提问于2017-04-16得票数 3
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我目前正在尝试将tensorflow和keras的深度学习模型存储在一个名为ArangoDB的图形数据库中。与大多数对象数据库一样，ArangoDB要求文件采用JSON格式。我可能愿意切换到HDFS，但无论哪种方式，Tensorflow和Keras都坚持使用HDF5小组的专有HDF5格式来存储它们的权重。如何使用python将它们转换为JSON格式以存储在DB中，以及如何将它们转换回tensorflow中再次加载？
浏览 0提问于2020-01-28得票数 1
我正在学习机器学习，从安德鲁吴的讲座上的课程。该课程使用Matlab，这是一个很好的理解和原型机器学习模型，但它是相当缓慢的。我目前正在研究Tensorflow，因为它支持GPU的使用和数据流水线，这将加快我的模型。
将一个大型(10GB
浏览 1提问于2019-03-31得票数 2
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我在python(使用numPy)中从头开始编写了一个深度学习模型，而不使用任何框架，比如keras或tensorflow。到目前为止，我的模型工作良好，但它运行在CPU上。我应该如何修改代码以便在GPU上运行它呢？
浏览 0提问于2020-07-05得票数 -1
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我正在从事一个机器学习项目，在这个项目中，我需要训练一个模型来对各种输入对象进行分类；为了简单起见，让我们假设我正在创建一个模型，该模型可以将图像分类为包含猫或狗的图像。决策树允许非常好的可视化，这些可视化描述了为什么一个示例会根据示例的特性以某种方式进行分类，如下所示：我是机器学习的新手，所以我不熟悉很多学习算法是如何工作的；是否有其他算法可以根据这些示例的特点
浏览 8提问于2017-07-25得票数 1
我是机器学习和深度学习的新手。我试图在android应用程序中使用Keras模型，将其转换为.tflite文件，但当我试图在android中导入该文件时，导入失败时会发出这样一条消息：“此张流模式无效”。我使用了张量流网站上提到的转换代码。model = keras.Sequential() keras.layers.Bidirectional(
浏览 1提问于2021-03-04得票数 0
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为了在集群上运行深入学习，我认为其中一些选项是：
我不知道这些选择中哪一种适合我的需要。我读过，他们似乎不支持CNN。另一个问题:我如何上传我的图片到集群培训CNN？我对集群计算相当陌生。
浏览 10提问于2015-07-01得票数 0
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我正在学习机器学习和深度学习。我正在尝试从Keras网站https://keras.io/examples/generative/wgan_gp/自定义此模型 我的模型在每次训练迭代中获取3512x512张图像(来自10个不同的目录可以在每次迭代中随机选择目录，并且必须从其中获取3个图像。总而言之，对于每次训练迭代，算法必须选择一个随机目录，获取3个连续的图
浏览 17提问于2020-10-11得票数 1
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是否有可以通过不同库使用的机器学习模型文件的格式？例如，我保存了一个模型，然后使用tensorflow加载它？如果没有，是否有一个库可以帮助传输格式，以便可以在keras中直接使用py手电筒机器学习模型？
我问这个问题的原因是，最近我需要调整我以前在tensorflow的一些受过训练的模型。这个问题的更新： Facebook和微软将推出一个名为ONNX的模型标准，该标准用于在不同的框架之间传输模型，例如在Pytorch到Caf
浏览 12提问于2017-06-01得票数 1
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我目前正在学习如何使用TensorFlow/Keras，并且在将图像作为数据集加载时遇到了一些问题。对于上下文，我已经从Kaggle下载了Pizza/Not Pizza ，我只想构建一个简单的二进制分类模型。从Keras文档来看，我应该使用image_dataset_from_directory函数，但是有一个问题。它要求我给出图像的大小，作为函数的参数，但这会扰乱数据集。我已经注意到DS中的图像要么是512 x 384，要么是384 x 512，所
浏览 6提问于2022-08-17得票数 2
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