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沙龙
1
回答
如何
为
神经网络
改变图像数据形状的维数顺序?
、
、
、
、
我有一个灰度图像数据集,我想将其输入到
神经网络
中。x_train_grey.shape是(32, 32, 73257),所以我理解它是(dimension_x, dimension_y,
batch
_size)。然而,为了将这些数据提供给
神经网络
,它需要具有这样的形状:(
batch
_size, dimension_x, dimension_y)。以
batch
_szie开头。
如何
将其重塑为这种格式,以便
batch
_szie位于x,y图像维度之前?一旦完成,我希望能够将其传
浏览 4
提问于2021-11-24
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1
回答
通过增加
batch
_size来训练
神经网络
以避免电击
、
cross_entropy)tf.global_variables_initializer().run()
batch
_xs,
batch
_ys = data.next_
batch
(
batch
_size)在典型的tensorflow
神经网络</
浏览 1
提问于2017-08-15
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1
回答
如何
使用数据中心从MNIST数据集中提取特定的数字?
、
、
、
我正在输入MNIST数据集,以下列方式训练我的
神经网络
dataset = datasets.MNIST(root="dataset/", transformdownload=True)loader = DataLoader(datasetsmall,
batch
_size=
batch
_size, shuffle=True) 然而,由于训练需要很长的
浏览 2
提问于2022-09-24
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1
回答
如何
用Tensorflow输入整数向量
、
、
我正在实现一种
神经网络
,特别是一个多层感知器来检测这几个句子的语言。特别是,我在Python3.x中使用了Tensorflow。以前,我用10种语言从几个句子中构建了一个2克文件.2克文件是我的
神经网络
的输入。例如,像“我喜欢脚”这样的句子可以是'1','15','3',.,'30‘。mnist = input_data.read_data_sets(&quo
浏览 3
提问于2017-04-19
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1
回答
TensorFlow从mnist数据集中选择标签
、
这就是我训练
神经网络
的方法:init.run() for iterationin range(len(mnist.test.labels)//
batch
_size): sess.run(training_op
浏览 5
提问于2017-06-13
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1
回答
Keras + Tensorflow模型转换为核心退出NameError:全局名称...未定义
、
、
、
错误是:由于
batch
_size是在python源代码中明确定义的,我猜它与转换工具捕获变量名的方式有关有没有人知道我
如何
修复它(或者它是否确实有可能修复)?J.
浏览 1
提问于2017-08-03
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2
回答
ValueError -将图像数组输入字典
、
、
、
、
因此,我创建了这个函数来尝试获取批处理,尽管它没有创建批处理(还没有): images = trainpaths # y_true_
batch
are the true labels for those imagesx_
batch
, y_true_
batch
= training_
b
浏览 0
提问于2018-03-21
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1
回答
回路内
神经网络
、
、
我有这样的气味 # generate some samples for i in range(10): model.fit(x, y, epochs=1,
batch
_size=n_
batch
, ve
浏览 0
提问于2018-10-26
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1
回答
已保存预训练模型层权重,但无法通过H5PY加载权重
、
、
、
我一直在尝试保存我的
神经网络
模型的权重,以便我可以使用它的一些层用于另一个
神经网络
模型,以便在另一个数据集上进行训练。= 20history = model.fit(X_train_orig_sm, Y_train_orig_sm,
batch
_size=
batch
_size, epochs=epochs, verbose=1, validation_split=0.2) print('Evaluating the test data on the model') 我
如
浏览 33
提问于2021-04-13
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2
回答
tensorflow中
神经网络
的多个输入?
、
、
、
我希望我的
神经网络
有两个不同的输入,第一个是形状为(4,160,120,1)的4个图像的图像堆栈,然后是一个包含10个条目的一维数组。我试着像只用一个输入那样做,用两个输入定义我的
神经网络
的调用函数,然后运行我的程序。当执行函数train_on_
batch
时,它导致了一个错误,我收到了以下消息,其中states2是我的第二个输入: ValueError:传递给train_on_
batch
的模型只能将training和call中的第一个参数作为位置参数,找到:“”state2“” 那么,
如何
为
神经网
浏览 70
提问于2020-12-31
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1
回答
为预测单个视频游戏比赛结果的
神经网络
选择层类型
、
、
、
、
在我现在所在的
神经网络
课程中,我们主要使用了线性,卷积,池化和丢失层。我的问题是,在我的课堂上,我们只复习过与图像识别/标签相关的例子,所以我真的不知所措,不知道
如何
处理我的想法。我可以对我的数据应用卷积层吗?如果是这样,我
如何
实现Keras所说的我需要的这个额外的维度?如果我不应该使用卷积层,那么在我的分层甚至数据预处理方面,您会推荐什么方法?所有的建议都很受欢迎,我并不是在寻找代码,而是在概念上寻找在这样的数据上构建
神经网络
的最佳方法。以下是我的模型拟合代码: hist = model.fit(trainX,
浏览 7
提问于2020-04-26
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1
回答
是否有定义良好的next_
batch
函数?
、
、
在使用
神经网络
编写代码时,我们通常使用next_
batch
函数,如下所示:如果使用其他方法,如随机森林、svm、baysian网络但是,如果我们想要使用
神经网络
来处理数据,就必须编写代码next_
batch
。当然,我知道tensorflow的next_
batch
函数代码,但是如果数据同样难以加载到内存中,那么上述方法将是不正确的。大型数据集是否可能存在定义良好的next_
batch
浏览 0
提问于2017-03-07
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1
回答
我应该按什么顺序训练我的CNN
、
、
、
、
我目前正在训练一个卷积
神经网络
,根据苹果的外观对烂苹果和正常苹果进行分类。我有所有必要的数据,但是我对以下代码行有一个问题。epoch_x, epoch_y = tf.train.
batch
([resized_image, "Normal"],
batch
_size=
batch
_size) 这为
神经网络
提供了图像和标签。我的问题是,我是否应该用所有批次的正常橙子训练网络,然后用腐烂的橙子训练
神经网络
?我应该交替训练一批腐烂的和正常的橙子吗?这些图像是否有特定的训练顺序
浏览 6
提问于2017-02-05
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2
回答
如何
将标签添加到图像数据集中进行分类?
、
、
、
我想在中将它们作为输入数据的标签提供给我的
神经网络
,同时将图像提供给网络,就像这样 xs = tf.placeholder(tf.float32,[None,#size of my photo]
浏览 0
提问于2017-01-12
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3
回答
TensorFlow/ has了解-Architecture错误- 'ValueError:无法为具有形状'(?,1)‘的张量u’‘TargetsData/Y:0’提供形状(64,)的值
、
、
构建
神经网络
net = tflearn.fully_connected(net, 32)谢谢和问候,西蒙
浏览 3
提问于2016-07-30
得票数 1
1
回答
在CNN中,一层的大小到底意味着什么?
、
、
我一直在读关于
神经网络
的基本架构的文章。在浏览时,我很难理解这段代码: .downsample(256, 4) (
batch
_size, 32, 32, 256). .另外,X和Y在(
batch
_size,X,Y,Z)中是
如何</
浏览 4
提问于2022-09-17
得票数 -2
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1
回答
如何
在pytorch中查看DataLoader中的数据
、
如何
查看此数据的类型(形状和其他属性)?train_data = MyDataset(int(1e3), length=50) train_iterator = DataLoader(train_data,
batch
_size=1000,
浏览 2626
提问于2021-02-19
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1
回答
使用TensorFlow进行验证和测试
、
、
我已经使用TensorFlow创建了一个具有金字塔体系结构的隐藏层
神经网络
。tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(loss)现在我训练我的
神经网络
) % (train_labels.shape[0] -
batch
_size)
batch
_data = train_dataset[offset:(offset +
batch
_size, train_
浏览 0
提问于2016-02-14
得票数 12
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1
回答
使用kfold交叉验证的深度学习
、
、
、
我是
神经网络
的新手,我想使用K-折叠交叉验证来训练我的
神经网络
。我想使用5折50次,批处理大小为64我在scikit中找到了一个用于k折交叉验证的函数。model_selection.cross_val_score(model_kfold, x_train, y_train, cv=5)history = alexNet_model.fit(x_train, y_train,
batch
_size=
batch
_size, epochs=epochs, verbose=1,validation_da
浏览 26
提问于2020-02-24
得票数 1
1
回答
mxnet :
如何
使用经过训练的RNN模型进行预测
、
、
但是对于
神经网络
,只展示了
如何
使用训练集训练模型。他们没有展示
如何
使用经过训练的模型来进行进一步的预测。= mx.init.Xavier(factor_type="in", magnitude=2.34),
batch
_end_callback= mx.callback.Speedometer(args.
batch
_size, args.disp_batches)) 有人知道
如何</e
浏览 3
提问于2017-03-08
得票数 2
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