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float32的准确性
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为了减小文件大小，我尝试将float64数据保存到float32中的文件中。数据值通常在1e-12到10之间。我测试了将float64转换为float32时的精度损失。print np.finfo('float32')Machine parameters for float32
-----------------------------------------的分辨率为1e-6，abs值可以小到1.2e-38。，相对误差在1e-8量级，低于n
浏览 14提问于2016-08-25得票数 2
我想存储一个纪元时间数组作为dtype32的numpy数组。我希望失去准确性，但不是30秒的差异！如何在不损失准确性的情况下将纪元时间存储为float32？
浏览 1提问于2017-12-08得票数 0
从第一个开始(当然)，由于某种原因，当我尝试学习模型时，它显示的损失数在10到12之间，精度为0.2和0.3，但是在教程中，数字是非常不同的。我的代码是：from tensorflow import keras
import matplotlib.pyplot
浏览 1提问于2019-02-22得票数 0
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我使用numpy对一个数组求和，但它不适用于float32类型。我做错了什么？一旦我直接做了一个求和，然后我就使用了numpy.sum。matplotlib.pyplot as pltfrom pylab import *ypt=128bx1=np.zeros((xpt,ypt,zpt),dtype=float32)bx3=np.zeros((xpt,ypt,zpt),dtype=flo
浏览 0提问于2014-03-01得票数 2
我在tensorflow的Cifar-10上训练了一个简单的CNN模型，并使用了假量化()。然后我使用toco生成了一个.tflite文件。现在，我想使用python解释器来测试tflite模型。我需要对测试数据做同样的事情，对吗？但是，问题是，我的模型已经被tflite完全量化了，而且它只接受uint8数据作为输入。为了实现图像标准化，我需要将我的图像转换为float32。那么，我如何将其转换回uint8，或者在这种情况下，图像标准化甚至对测试数据是必要的呢？谢谢。
浏览 3提问于2018-10-27得票数 4
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如何测试经过训练的张量流模型
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下面是我目前给出的代码import numpy as nprng = np.randomlearning_rate = 0.11display_step = 50y_data = np.random.randint(5,size=(100,1)).astype(
浏览 1提问于2016-06-30得票数 0
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我正面临着著名的“记忆中的数据自动化系统”错误。大小为640x512 (1.5mb)的映像工作，另一个大小为3264x1840 (1.75mb)的映像导致OOME。我还能做些什么来处理尺寸高达7mb的图像呢？
浏览 8提问于2022-06-15得票数 0
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我刚刚训练并完成了用Keras对模型进行排序的第一个序列，现在我想保存它，这样以后我就可以加载模型并使用它了(而不必每次都进行训练)。当我保存它的时候：with open('models/model_architecture.json', ', 64) dtype=float32>, <tf.Tensor 'c0_7:0' shape=(?, 64
浏览 2提问于2018-12-13得票数 2
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创建了我的tf.sequential()模型，并且训练过程正常工作(也就是说，我可以在可视化选项卡中看到损失减少和准确性提高)。但是，当我试图通过提供一个输入并要求模型使用model.predict(输入)预测输出来运行单个测试用例时，我收到的输出是一种格式，我无法从中获得一个值。t {isDisposedInternal: false, shape: Array(2), dtype: "float32", size: 1, strides: Array(1), …}
如果打开对象，下面是它的<
浏览 0提问于2019-08-06得票数 2
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我需要使用随机森林算法来寻找训练数据集的准确性。但是我的数据集的类型是分类的和数字的。当我试图拟合这些数据时，我得到了一个错误。“'Input包含NaN、无穷大或dtype(‘float32’)太大的值。这是我的密码。📷
📷
浏览 0提问于2018-01-04得票数 14
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我使用这个函数来预测从未见过的图像的输出。, cv2.COLOR_BGR2RGB) image = np.array(image, dtype = 'float32print('The given image is of \nClass: {0} \nSpecies: {1}'.format(clas, name))70%的<
浏览 5提问于2022-04-22得票数 1
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gcc编译器4.8提供了带有-Ofast选项的AVX优化，这是很棒的。然而，我发现了一个有趣但愚蠢的bug，它增加了不必要的额外计算。也许我错了，所以有人能给我一个解释吗？因此，第106行计算1/ex，这是正确的。之后，它可以直接将它与(ax+bx)*dx的最终乘积相乘，后者存储在ymm2第111行中。然而，编译器没有这样做，而是做了一些有趣和可笑的事情：
然后用1
浏览 0提问于2016-01-04得票数 2
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与参考资料相比，它将描述y_pred的类分布。我对训练数据进行预测，以验证该因子的准确性。该值不正确。
pred_cast= K.
浏览 0提问于2019-11-14得票数 0
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我只是在研究训练DNN的最佳精度。我了解到，为了推断，即使是压缩的8位精度也可以；对于训练，我们需要一个更高的精度数字。什么是深度学习的最佳精度(fp16，fp32或fp64)？
浏览 1提问于2017-10-18得票数 0
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问题是结果sin(x.)和罪(大，x).函数调用给出的。下面是几个输入值(Float16)的示例： x -0.7853982 调试第一个x值的数据： (和)给出了不同的结果：
浏览 4提问于2022-03-28得票数 2
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我正在使用CNN进行多类图像分类，但精度不是很好.我想我需要用渠道手段和标准偏差来规范训练数据，这样才能提高训练的准确性。我目前的尝试from tensorflow.keras.models import Modeln_class = len(output_class)
X_train = X_train.astype('fl
浏览 1提问于2020-07-22得票数 4
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试图找出如何使这个简单的NN计算c= a1 - a2，但不确定从哪里开始，因为不需要偏置项，如果a=(1,0)，(0,0)，(0,1)，那么如何计算每个元组的c？或者找张量的重量？training_data = np.array([[1,0],[0,0],[0,1]], "float32")
target_data = np.array([[1],[0],[-1]], "float32" % (model.metrics_names[1], scores[1]*10
浏览 1提问于2022-03-06得票数 0
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模型训练后的Keras预测
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我训练了一个Keras模型，并将模型和权重保存到两个单独的文件中。history对象在这里，因为我还保存了准确性和学习图表。这是我的问题。我需要它为每个给定的文件做预测，如
{'negative'
浏览 2提问于2017-11-02得票数 1
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我试图使用带有N=26类的softmax分类器创建一个神经网络。初步的结果似乎是有希望的，但我需要知道分类的准确性。150个历元后，测试准确率为71.1%，共26级。这似乎是一个基本的，简单的，显而易见的事情，有人会需要，所以我怀疑我只是错过了一些东西。metrics.mean_per_class_accuracy(labels, logits, n))，但得到了(<tf.Tensor 'mean_accuracy/mean_
浏览 3提问于2019-12-31得票数 0
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我正在用C++编写一些代码，结果是我需要解决一个优化问题，这个优化问题可以使用m变量和n线性约束(即约束i的形式为\sum_j a_{i,j} x_j >= b_i；但是如果您不知道什么是线性规划，您可能无法回答这个问题碰巧的是，变量的数量很小--比如说，通常少于10个；但是约束的数量要高得多。
我需要快速的解决方案--至少在预期的情况下(希望不要超过大多数约束)--而且我愿意为此付出远离最优的代价。这个线性规划的“利基”有图书馆吗？如果不是，
浏览 0提问于2016-12-19得票数 3
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