我对Racket相当熟悉,很多人都是Scheme和Lisp家族的成员,但我不知道这个错误是怎么回事,也不知道是什么原因造成的:
network-biases: contract violation;
given value instantiates a different structure type with the same name
expected: network?
given: (network ...) <-- I omitted this because its useless.
下面是错误所在的函数(我有一个其余的 ):
(define (update-min
关于下面示例中使用的batch_size参数,我有一个问题。
https://github.com/pytorch/examples/blob/master/imagenet/main.py#L150
parser.add_argument('-b', '--batch-size', default=256, type=int,
metavar='N',
# dest='batch_size' why this is not needed?
我正在学习关于深度马尔可夫模型的教程,在那里他们试图学习复调数据集。“链接到教程”是:
该模型利用神经网络将跃迁和排放参数化,对于变分推理部分,利用RNN将可观测的x映射到潜在空间。为了确保他们的模型正在学习一些东西,他们试图使ELBO最大化或最小化负ELBO。他们称否定的ELBO为NLL。到目前为止,我知道他们在做什么。然而,下一步使我感到困惑。一旦他们得到他们的NLL,他们除以它的序列长度之和。
times = [time.time()]
for epoch in range(args.num_epochs):
# accumulator for our estimate of
我有照片和标签。我把它们分成测试组和训练组。(火车,测试)。X代表图像,y代表标签。如何在以下列车模型中使用这些集合
**# Train the model
total_step = len(train_loader)
for epoch in range(num_epochs):
for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
images = images.to(device)
labels = labels.to(device)
# Forward pass
outputs =
带有小批的随机梯度下降算法通常以小批的大小或计数作为参数。
现在我想知道的是,所有的迷你批次都需要完全相同的大小吗?
例如,来自MNIST的培训数据(60k培训图像)和一个小批量大小为70。
如果我们是在一个简单的循环中,就会产生857 mini-batches of size 70 (as specified) and one mini-batch of size 10.。
现在,(使用这种方法)一个迷你批将比其他小批更小(最坏的情况是这里的小批数为1),这是否重要?这会不会强烈影响我们的网络在几乎所有的培训过程中学习到的权重和偏见?
我正在尝试用pytorch复制代码。然而,我在自动评分功能上遇到了一些问题。我遇到了以下运行时错误。 RuntimeError:尝试第二次向后遍历图形 代码如下: for epoch in range(num_epochs):
# Assuming the number of examples can be divided by the batch size, all
# the examples in the training data set are used once in one epoch
# iteration. The features and tags
这是UDACITY中用于情感分类的LSTM代码。
下面是整个句子的链接-rnn代码:
我想知道为什么他们会在for循环的正下方初始化cell状态。
我认为当输入语句改变时,单元状态必须是零初始化,所以它必须在mini-batch for loop语句下。
## part of the sentence-rnn code
# Getting an initial state of all zeros
initial_state = cell.zero_state(batch_size, tf.float32)
with tf.Session(graph=graph) as sess:
运行在木星实验室环境下训练我的CNN在坦索弗洛:
history = model.fit(
train_generator,
steps_per_epoch=3,
epochs=5,
verbose = 1,
当我运行我的算法时,我得到一个'OOM when allocating tensor with shape'。
据我所知,这意味着我没有耗尽足够的GPU内存。如何与木星上的服务器连接以访问更多内存以运行我的训练NN?
我使用以下包和代码加载映像:
from tensorflow.keras.preproce
我对CNN非常陌生,在学习上遇到了很多困难。
我试着用ResNet-101提取CNN的特征图,我希望得到一个2048,14*14的形状。为了得到一个特征图,我删除了ResNet-101模型的最后一层,并调整了自适应平均池。所以我得到了输出的torch.Size([1, 2048, 1, 1])形状。
但我想要的是torch.Size([1, 2048, 14, 14])而不是torch.Size([1, 2048, 1, 1])。
有人能帮我得到结果吗?谢谢。
#load resnet101 model and remove the last layer
model = torch.hub.l
我有一个带有MSE损失函数的神经网络,其实现方式如下:
# input x_ph is of size Nx1 and output should also be of size Nx1
def train_neural_network_batch(x_ph, predict=False):
prediction = neural_network_model(x_ph)
# MSE loss function
cost = tf.reduce_mean(tf.square(prediction - y_ph))
optimizer = tf.train.Ad
我正在尝试实现一个无梯度优化器函数来使用Flux.jl训练卷积神经网络。参考文件是:。本文提出了一种无梯度优化算法RSO,在抽样基础上一次更新单权值。该算法的伪码如下图所示。
我在使用MNIST数据集。
function train(; kws...)
args = Args(; kws...) # collect options in a stuct for convinience
if CUDA.functional() && args.use_cuda
@info "Training on CUDA GPU"
CUDA.allwosca
我打算为我的深度学习神经网络程序创建迷你批次,从一个由'm‘个示例组成的训练集。我试过了: # First Shuffle (X, Y)
permutation = list(np.random.permutation(m))
shuffled_X = X[:, permutation]
shuffled_Y = Y[:, permutation].reshape((1,m))
# Partition (shuffled_X, shuffled_Y). Minus the end case where mini-batch will contain lesser number of
我试着用我的大学和提供的几本书来学习深度学习。
这个过程很困难,而且由于我也不习惯编写代码,所以有些问题出现了。例如从下面的函数中,wich在提供的链接的第1章中(我将代码从2.7更新到3.6)。
def SGD(self, training_data, epochs, mini_batch_size, eta,
test_data=None):
"""Train the neural network using mini-batch stochastic
gradient descent. The ``training_data``
我有一幅图,其中显示了平均值和标准差。问题是,在某些行上有一个很高的+/-误差,我只想显示标准差的最大值。这样情节就会更清楚了。现在我使用的是linespoints和yerrorbars,图如下所示:
如你所见,橙色和绿色的线条变化很大。我只想显示他们的最大值,这样情节就变得更加清晰了。我正在使用的脚本如下:
plot \
t=0 "throughput-vs-networkbuffer-500K-8reducers-all.csv" every 30 u (t==0?(t0=timecolumn(1,myTimeFmt),t=1):NaN, tim
我正试着用小批量训练一个模型,但我有一个....错误。
我使用的函数与我在其他模型中已经使用过的函数相同,但这一次崩溃了。
def random_mini_batches(X, Y, mini_batch_size = 64):
"""
Creates a list of random minibatches from (X, Y)
Arguments:
X -- input data, of shape (input size, number of examples)
Y -- true "label" vector (1, number of ex
我正在尝试实现逻辑回归的小批量梯度下降。然而,当我尝试使用标签{-1,1}在我的数据集上测试它时,似乎我的预测几乎总是1或-1,这使得我的测试分数在50%左右(因为真正的标签大约是。-1和1之间的50/50 )当目标高于95%时。 有人能帮我找出下面代码中的错误吗? def logistic(z):
"""
Helper function
Computes the logistic function 1/(1+e^{-x}) to each entry in input vector z.
Args:
z: