当我只为文件路径更改内容文件和styleFile变量时,它工作得很好。因此,我知道内容文件在那里,并且它可以找到它。
我一定是把一个变量错误地传递给了另一个python脚本。我已经试过了,但是我现在还不能用谷歌搜索这个。
import os
listStyles = ['/content/neural-style-tf/styles/1.png']
listContent = ['/content/neural-style-tf/image_input/00078.png']
i = 0
for imageName in listStyles:
sty
这有可能导出一个神经网络算法,像发布的这个算法到CoreML模型中吗?
从numpy导入exp,数组,随机,点
class NeuralNetwork():
def __init__(self):
# Seed the random number generator, so it generates the same numbers
# every time the program runs.
random.seed(1)
# We model a single neuron, with 3 input connecti
我有一个深度神经网络,其中层之间的权重存储在一个列表中。
layers[j].weights,我想在我的代价函数中包含脊形惩罚。然后我需要使用类似tf.nn.l2_loss(layers[j].weights**2 for j in range(self.n_layers))的东西,即所有权重的平方和。
特别地,权重被定义为:
>>> avs.layers
[<neural_network.Layer object at 0x10a4b2a90>, <neural_network.Layer object at 0x10ac85080>, <ne
我已经尝试为每个变量分配具有适当长度的单词的设置值。如果我把它打印出来,单个步骤看起来没问题,但是当我试着看看里面是什么的时候,我得到了最后一个集合。
to_add = set()
for x in self.domains:
to_add.clear() # clear set for next search
for word in self.domains[x]:
if len(word) == (x.length):
to_add.add(word)
self.domains[x] = to_add
目前,我正在尝试学习强化学习的概念。因此,我尝试使用tensorflow为cart pole示例实现SARSA算法。我将我的算法与对Q值函数使用线性逼近函数的算法进行了比较,发现我的算法非常相似。不幸的是,我的实现似乎是错误的或低效的,因为学习成功相当有限。有没有人能告诉我我是不是做错了什么?我的实现代码是: import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt
import random
import gym
#define a neural network which returns two action dependent q-valu
我有一个关于神经网络的简单函数。此函数获取矩阵,加载mat文件,并使用此参数运行神经网络函数。在matlab conssole中,这是完美的。但在C#中给出了错误;
... MWMCR::EvaluateFunction error ...
Subscript indices must either be real positive integers or logicals.
Error in => neural.m at line 4.
... Matlab M-code Stack Trace ...
at file c:\xxxxxxxxxxxx\NeuralClass
我正在尝试使用ReLU激活函数打印输入的下一个数字。我对网络进行了多次训练,但得到的输出为0。
下面是我正在尝试实现的代码。有人能告诉我我哪里做错了吗?
import numpy as np,random
class NeuralNetwork():
def _init_(self):
random.seed(1)
self.weights = 0.5
def relu(self,x):
for i in range(0,len(x)):
if x[i]>0:
pass
我有两个清单和一个句子清单如下。
list1 = ['data mining', 'data sources', 'data']
list2 = ['neural networks', 'deep learning', 'machine learning']
sentences = ["mining data using neural networks has become a trend", "data mining is easy with python", &
我正在尝试用Python实现一个单层神经网络。我的训练数据的形状是(4886,400)。这是我写的:
from numpy import exp, array, random, dot, tanh
# Class to create a neural
# network with single neuron
class NeuralNetwork():
def __init__(self):
# Using seed to make sure it'll
# generate same weights in every run
我直接从塔里克·拉希德的“建立你自己的神经网络”中运行以下代码。上面写着"NameError:没有定义名字'self‘“。但它被定义了。代码是从书中直接写出来的。
import numpy
#neural network class definition
class neuralNetwork:
#initialize the neural network
def __init__(self, inputnodes, hiddennodes, outputnodes, learningrate):
# set number of nodes
在MATLAB经典蟹类分类问题中,神经网络只从提供的样本中选择测试样本。假设向神经网络提供30个样本,随机抽取其中5个样本作为测试样本。
是否可以从用户端指定测试样本?
fid = fopen('/featureValues.csv');
C = textscan(fid,'%f%f%f%f%s','delimiter',','); % Import data
fclose(fid);
%%
% The first 4 columns of data represent the image's features
% T