我正在尝试使用Tensorflow后端优化器来优化Keras模型。我可以运行模型,计算损失,并打印所有的权重和偏差,但当我尝试应用梯度时,模型崩溃。 PS:我使用的是tensorflow Cuda docker容器,主机系统是Ubuntu 18.04.2 LTS。 代码: import numpy as np
from tensorflow.python.keras.models import Model
from tensorflow.python.keras.layers import Dense, Input
from tensorflow.python.keras.optimizer
有人能帮我吗。当我尝试运行我的代码时,他们出现错误ImportError: cannot import name 'rmsprop‘from 'keras.optimizers’
下面是我使用的库和所有的导入。
import gym
import random
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout
from keras.optimizers import rmsprop, Adam
import numpy as np
import matplotlib.pyplo
在"rmsprop.py“(在TensorFlow中)中,有对方法apply_rms_prop的调用。此方法在"gen_training_ops.py“中定义。在这个方法的定义中,有一个注释描述它应该做什么:
ms <- rho * ms_{t-1} + (1-rho) * grad * grad
mom <- momentum * mom_{t-1} + lr * grad / sqrt(ms + epsilon)
var <- var - mom
但我似乎找不到上面伪代码的实际python实现在哪里。我的猜测是它是在cpython中实现的,因为我能够找到文
正如标题所述,我们如何编译具有多个输出的keras函数模型?
# Multiple Outputs
from keras.utils import plot_model
from keras.models import Model
from keras.layers import Input
from keras.layers import Dense
from keras.layers.recurrent import LSTM
from keras.layers.wrappers import TimeDistributed
# input layer
visible = Input(s
我正在使用Pure Keras制作一些模型,这就是它。 from keras import models,layers,Sequential, losses,metrics,optimizers
from keras.datasets import imdb
(train_data,train_labels),(test_data,test_labels) = imdb.load_data(num_words=10000)
model = models.Sequential()
model.add(layers.Dense(16,activation='relu',input
我正尝试在colab.research页面中运行我的神经网络,但在这一行仍然收到错误AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'optimizers':
opt = tensorflow.optimizers.RMSprop(learning_rate=0.00001, decay=1e-6)
我从代码中导入的部分:
import tensorflow
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from t
我目前正面临着花哨的tensorflow优化器的问题。成本函数是具有不同输入大小的简单交叉熵(由None定义)。除了GradientDescentOptimizer,没有其他优化器可以工作。下面是我得到的错误:
动量优化器:AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'is_fully_defined'
RMSPropOptimizer:ValueError: Shape of a new variable (expanding/step4/deconv/bias/RMSProp/) must be full
我得在我的DNN上做网格搜索。但是我得到了一个关于GridSearchCV函数的错误。下面是创建和编译我使用的模型的代码,以及我尝试进行网格搜索时的代码。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import tensorflow as tf
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout
import keras,sklearn
import os
os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK'
我得到了这个runtimeError:无法在0x7f9d95dd50f0>上克隆对象<keras.wrappers.scikit_learn.KerasClassifier对象,因为构造函数在深入学习Jason中执行网格搜索时既不设置也不修改参数batch_size。
# MLP for Pima Indians Dataset with grid search via sklearnfrom keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.wrappers.scikit_learn
我是python的新手。我正在尝试的问题是关于优化的。我想比较两种优化算法,即RMSprop和Adam与Beale函数。实际上,我在网上下载了Adam算法,并在原始代码中添加了PMSprop。但动画图形显示,两种算法的粒子路径惊人地相同。(路径闪烁。)我确信它们应该是不同的。我试着对类RMSprop做了一些严重的更改,但结果没有改变。我不确定哪一步是错的。动画步骤?或者调用class的步骤? import sys
import matplotlib.pyplot as plt
import autograd.numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d impo
我刚接触过Keras (带有TensorFlow后端),并且正在使用它对用户评论做一些简单的情感分析。由于某些原因,我的递归神经网络产生了一些我不理解的不寻常的结果。
First,我的数据是一个直截了当的情绪分析训练和测试集,来自于.有2061个培训案例,规模很小。数据如下:
text label
0 So there is no way for me to plug it in here i... 0
1 Good case, Excel
decay_rate = 0.99 # decay factor for RMSProp leaky sum of grad^2
我对上述评论的措辞感到困惑,在这些评论中,他们谈论的是RMSProp优化器的“漏”平方和。到目前为止,我已经能够发现,这条特别的路线是复制-意大利面从安德烈杰卡萨帕的,而RMSProp是一个。看看RMSProp来自的数学,很难弄清楚这其中有什么是“漏”的。
有没有人碰巧知道为什么RMSProp是这样描述的呢?
我正在处理一个简单的逻辑回归问题。每个样本包含7423个特征。共4000个训练样本和1000个测试样本。Sklearn训练模型需要0.01秒,准确率达到97%,但Keras (TensorFlow后端)在50个时期后需要10秒才能达到同样的精度(即使一个时期也比sklearn慢20倍)。有人能解释这个巨大的鸿沟吗?
示例:
X_train: matrix of 4000*7423, 0.0 <= value <= 1.0
y_train: matrix of 4000*1, value = 0.0 or 1.0
X_test: matrix of 1000
我一直试图在Keras中使用神经网络实现一个简单的线性回归模型,希望了解我们如何在Keras库中工作。不幸的是,我最终得到了一个非常糟糕的模型。以下是实现:
from pylab import *
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
#Generate dummy data
data = data = linspace(1,2,100).reshape(-1,1)
y = data*5
#Define the model
def baseline_model():
model = Seq