我试着训练一个neural network来识别A到J的手写信件。我有一套200000码的训练。每个训练集都是784像素值的列表。我的神经网络有input layer of size 784,hidden layer of size 50和output layer of size 10。
我正在使用python的fmin_cg库的scipy最小化函数。我面临的问题是,每次迭代都要花费大量的时间。
第一次迭代几乎花了7-10分钟。
第二次迭代耗时20分钟。
第三名还在跑。
这可能是因为我的电脑过时了,只有2GB的内存和一个缓慢的处理器,但是我以前用training set of size 500
我的模型期望输入错误所建议的[null,12]。当我创建一个张量时 tf.tensor([12 values], [null, 12]) 它抛出这个Error: Tensor must have a shape comprised of positive integers but got shape [,13]。我该如何解决这个问题?
情况是这样的,我们有一个存储过程,它在数据库内的一个目录中生成.txt文件。我最近从Linux上的Oracle DB SE迁移到了一个RDS oracle数据库实例。我知道我无法远程访问文件(没有scp或sftp)来复制它生成的文件,所以我决定不使用DBMS_FILE_TRANSFER.PUT_FILE,而是使用DB链接到另一个数据库。
链接工作正常,但每当我尝试复制文件时,我都会收到以下错误:
ERROR at line 1:
ORA-19505: failed to identify file "/u01/test.txt"
ORA-27046: file size is
假设我们有一些输入数据、地面实况标签和一个神经网络。然后,我们使用这些数据和标签来训练模型,并得到一些结果。 出于某种原因,我们发现,与使用原始数据作为输入相比,计算数据的局部标准差并将其作为输入可以得到更好的结果。这是一个计算本地标准差的例子,它来自here h = 1; % for half window size of 3
x = [4 8 1 1 1 7 9 3]; % input signal
N = length(x); % length of the signal
o = ones(1, N);
我想建立一个神经网络模型,比方说100行的数据被分成5个堆栈,每个堆栈20行,而不是一次迭代通过所有它,我想建立一个基于前20行数据(即第一个堆栈)的神经网络,然后保存模型(权重等),然后传递下一个堆栈(下一个20行,即21-40行)到更新后的模型(即从前一个模型更新的权重),依此类推。有人能告诉我这种类型的神经网络叫什么吗?我昨天刚刚尝试了我的第一个神经网络,我对所有数据进行了批量迭代(我相信它发生在一个时期,而不是多个时期)。
以下是我使用Keras(Tensorflow后端)在Python中制作的神经网络,可以有人建议我根据我的需求进行编辑以制作以下模型吗?
# Create first
我使用batch_size =4构造我的生成器函数,如下所示: tf.data.Dataset.from_generator(img_gen, output_types=(tf.float32, tf.float32), output_shapes = ([4,200,200,3],[4,2])) 在运行之后,我发现了这个错误 ValueError: `generator` yielded an element of shape (2, 200, 200, 3) where an element of shape (4, 200, 200, 3) was expected. 我不明白为什么?