मैंने हर त्रुटि को गुमराह किया है, कई समाधानों की कोशिश की है और मैं अपने लिए LSTM/GRU नेटवर्क चलाने के लिए TensorFlow नहीं प्राप्त कर सकता। मैं ऐसा करने में सक्षम हुआ करता था। मैंने इसे एनाकोंडा का उपयोग करके एक निर्धारित तरीके से स्थापित किया: conda create -n tf-gpu tensorFlow-gpu, फिर मैंने ज्यू....
17 अगस्त 2021, 13:42
मेरे पास data.json नाम के साथ एक json फ़ाइल है और यहाँ शामिल डेटा का रूप है: { "created_at": "Fri Oct 12 00:00:00 +0000 2012", "text": "ottimes daily top stories ghostlightning secretanimelov erojunko", "user": {"id": 163444845, "followers_count": 853}, "retweet_count": 0, "entities": {"hashtags"....
10 जुलाई 2021, 16:47
मुझे अपनी सरणी को दो भागों में विभाजित करने की आवश्यकता है, पहले वाले को पहले 90% की आवश्यकता है और अगले के पास बाकी होना चाहिए। लेकिन मुझे केवल दूसरी सरणी के लिए एक सही परिणाम मिलता है। उदा: ११५०० से मुझे test_images के लिए ११५० मिलते हैं लेकिन मुझे tain_images के लिए ११५०० मिलते हैं। tain_images,....
23 अप्रैल 2021, 09:18
जब मैं केरस मशीन लर्निंग मॉडल बना रहा हूं और उनका मूल्यांकन कर रहा हूं तो मैं डेटासेट को विभाजित करने के बारे में थोड़ा भ्रमित हूं। मान लें कि मेरे पास 1000 पंक्तियों का डेटासेट है। features = df.iloc[:,:-1] results = df.iloc[:,-1] अब मैं इस डेटा को प्रशिक्षण और परीक्षण (परीक्षण के लिए 33% डेटा, प....
19 अप्रैल 2021, 15:21
मैं keras और tensorflow के लिए बिल्कुल नया हूँ। मैं यह पता लगाने की कोशिश कर रहा हूं कि घने परत = 2 का उपयोग करते समय मेरा कोड चलाने से मुझे एक त्रुटि क्यों मिलती है और घने = 1 नहीं। इस तरह मैंने एक डीआईआर संरचना के आधार पर कक्षाएं सौंपीं: res_scans = np.array([process_scan(path) for path in res_sc....
16 अप्रैल 2021, 17:29
मैं https://www.tensorflow पर TensorFlow टेक्स्ट वर्गीकरण उदाहरण को समझने की कोशिश कर रहा हूं .org/tutorials/keras/text_classification। वे मॉडल को इस प्रकार परिभाषित करते हैं: model = tf.keras.Sequential([ layers.Embedding(max_features + 1, embedding_dim), layers.Dropout(0.2), layers.GlobalA....
मैं Keras कार्यात्मक एपीआई का उपयोग कर रहा हूं और मैं आउटपुट के बारे में उलझन में हूं। model = tf.keras.applications.ResNet50(include_top = False, weights = None, input_shape = (100,100,3), ....
2 अप्रैल 2021, 01:03
मैं एपीआई का उपयोग करके एक जटिल जटिल संरचना (कम से कम wrt जो मैं उपयोग कर रहा हूं) के साथ एक केरस मॉडल को लागू करने की कोशिश कर रहा हूं। मॉडल में फ़्रेम के अनुक्रम से सुविधाओं को निकालने के लिए एक एकल सीएनएन की सुविधा होनी चाहिए (सभी फ़्रेमों को अनिवार्य रूप से एक ही सीएनएन द्वारा पार्स किया जाना च....
10 मार्च 2021, 20:41
मैंने एक कस्टम PyTorch मॉडल लोड किया है और मैं इसके इनपुट आकार का पता लगाना चाहता हूं। कुछ इस तरह: model.input_shape क्या यह जानकारी प्राप्त करना संभव है? अपडेट: print() और summary() इस मॉडल का इनपुट आकार नहीं दिखाते हैं, इसलिए वे वह नहीं हैं जो मैं ढूंढ रहा हूं।....
5 मार्च 2021, 10:59
मैं एक टेंसरफ़्लो मॉडल (एनकोडर डिकोडर जैसे) को लागू करने की कोशिश कर रहा हूं, जिसमें मैं शुरू में कम संख्या में परतों के साथ प्रशिक्षण लेता हूं, और प्रशिक्षण के बाद मॉडल को अधिक परतों के साथ जोड़ता हूं। मैंने सोचा कि मॉडल के रूप में परतें बनाना सबसे आसान होगा क्योंकि मैं विभिन्न परतों को प्रशिक्षित....
10 पद 2020, 01:26
मैं कोलाब में पाइटोरच के साथ काम कर रहा हूँ प्रशिक्षण के दौरान, पाइटोरच अत्यधिक मेमोरी की खपत करता है प्रशिक्षण के बाद, मैंने मॉडल को सहेजा, और मॉडल को दूसरी नोटबुक में लोड किया (नोट 2)। नोट 2 में, State_dict और सब कुछ लोड करने के बाद, pytorch प्रशिक्षण अवस्था की तुलना में कम मेमोरी की खपत करता ह....
8 पद 2020, 05:20
मैं युग और बैच आकार की अवधारणा को समझने की कोशिश कर रहा हूं। आप मेरे सीएनएन का प्रशिक्षण नीचे देख सकते हैं: Epoch 160/170 32/32 [==============================] - 90s 3s/step - loss: 0.5461 - accuracy: 0.8200 - val_loss: 0.6561 - val_accuracy: 0.7882 Epoch 161/170 32/32 [===========================....
मैं 2K से कम पैरामीटर वाले बहुत छोटे मॉडल पर काम कर रहा हूं: Model: "model" __________________________________________________________________________________________________ Layer (type) Output Shape Param # Connected to ==========================....
मैंने विभाजन कार्य के लिए एक सीएनएन मॉडल का इस्तेमाल किया। आउटपुट प्रशिक्षण नीचे जैसा है: कैसे पता करें कि मुझे हानि और IoU के आधार पर प्रशिक्षण कब बंद करना चाहिए? ....
6 पद 2020, 09:31
मैं वर्तमान में PyTorch का उपयोग करके समय-श्रृंखला डेटा की भविष्यवाणी करने के लिए एक LSTM नेटवर्क बनाने पर काम कर रहा हूँ। रोमन की ब्लॉग पोस्टको फ़ॉलो कर रहे हैं a>, मैंने अविभाजित समय-श्रृंखला डेटा के लिए एक सरल LSTM लागू किया है, कृपया नीचे वर्ग परिभाषाएँ देखें। हालाँकि, कुछ दिन हो गए हैं जब मै....
डार्कनेट योलो कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइलें कुछ इस प्रकार हैं: [net] batch=64 subdivisions=8 height=416 width=416 channels=3 ... लेकिन हम मॉडल को प्रशिक्षित किए बिना ऊंचाई और चौड़ाई बदल सकते हैं और उच्च छवि आकार के साथ बेहतर परिणाम प्राप्त कर सकते हैं (निश्चित रूप से अनुमान में अधिक समय लगता है)। मैं थोड़ा....
मैं डीप लर्निंग सीखने के लिए अपना पहला कदम उठा रहा हूं। मैं वीडियो के इमेज सीक्वेंस (फ्रेम) से एक्टिविटी रिकग्निशन करने की कोशिश कर रहा हूं। परिणामस्वरूप मुझे प्रशिक्षण प्रक्रिया में समस्या का सामना करना पड़ रहा है। सबसे पहले मुझे अपनी छवियों के फ़ोल्डरों की वास्तुकला निर्धारित करने की आवश्यकता है....
30 नवम्बर 2020, 20:57
मैं Classifier.predict_generator द्वारा वर्गीकृत छवियों की संख्या को सही/गलत तरीके से कैसे गिन सकता हूं? मेरे पास कुल ६००० परीक्षण छवियां हैं, प्रति वर्ग १००० छवियां (मेरे फ़ोल्डर परीक्षण में ६ उप फ़ोल्डर हैं जो उन ६ वर्गों का प्रतिनिधित्व करते हैं)। model_path = "Model.hdf5" Classifier: Model = l....
30 नवम्बर 2020, 18:07
मैं छवि डेटा के साथ एक सीएनएन मॉडल को प्रशिक्षित करना चाहता हूं। मेरे पास 2 वर्ग हैं (मुखौटा और बिना मुखौटा)। मैं निम्नलिखित कोड डेटा आयात और सहेजता हूं: data_path='/train/' categories=os.listdir(data_path) labels=[i for i in range(len(categories))] label_dict=dict(zip(categories,labels)) data=[] ....
30 नवम्बर 2020, 17:36
model = keras.Sequential([ # the hidden ReLU layers layers.Dense(units=4, activation='relu', input_shape=[2]), layers.Dense(units=3, activation='relu'), # the linear output layer layers.Dense(units=1), ]) ऊपर कागल से एक केरस अनुक्रमिक मॉडल उदाहरण है। मुझे इन दो चीजों को समझने ....
30 नवम्बर 2020, 04:57
मैं लंबे समय से तंत्रिका नेटवर्क का अध्ययन कर रहा हूं और मैं वास्तव में नियमितीकरण नामक इस विषय पर अटका हुआ हूं। मैंने L1, L2 नियमितीकरण तकनीक सीखी और उस तकनीक का मुख्य उद्देश्य वज़न को यथासंभव छोटा रखना है। लेकिन मुझे अभी भी समझ नहीं आया कि यह उपयोगी क्यों है। मैं वास्तव में इस पुस्तक का अनुसरण ....
30 नवम्बर 2020, 04:25
हाय मेरे पास फ़ोल्डर साझा करने से छवि डेटासेट है। इस तरह का डेटासेट पथ: /media/sharing_folder/data और डेटा फ़ोल्डर में दो सबफ़ोल्डर होते हैं जो "मास्क्ड", "अनमास्क्ड" होते हैं। मैं इस तरह से डेटा आयात करने का प्रयास करता हूं: data = [] def create_data(): for category in CATEGORIES: pa....
27 नवम्बर 2020, 15:48
मेरे पास वर्गीकरण कार्य के लिए पांच इनपुट वाला एक तंत्रिका नेटवर्क है। उन पांच में से दो इनपुट बहुत महत्वपूर्ण हैं और इनका वर्गीकरण कार्य से सीधा संबंध है। इसलिए, मुझे नेटवर्क के भीतर उन दो इनपुट को प्राथमिकता देने और अन्य तीन को कम प्राथमिकता देने की आवश्यकता है। क्या मेरी आवश्यकता को सुविधाजनक ....
27 नवम्बर 2020, 08:58
एक कस्टम नुकसान फ़ंक्शन का उपयोग करने की कोशिश कर रहा है और त्रुटि प्राप्त कर रहा है 'रनटाइम त्रुटि: टेंसर के तत्व 0 को ग्रेड की आवश्यकता नहीं है और इसमें grad_fn नहीं है'। हानि के दौरान त्रुटि होती है। पिछड़ा () मुझे पता है कि सभी गणनाओं को 'require_grad = True' के साथ टेंसर में किया जाना चाहिए। ....
मैं आरजीबी-डी छवियों के साथ एक मल्टीमॉडल डीप लर्निंग क्लासिफायर पर काम कर रहा हूं। मैंने प्रत्येक मामले के लिए दो अलग-अलग मॉडल विकसित किए हैं। पहला आकार (3046,200,200,3) के साथ RGB छवियों के लिए शुरुआत में CNN के साथ एक LSTM है, और दूसरा आकार (3046,200,200) के साथ गहराई वाली छवियों के लिए LSTM है।....
26 नवम्बर 2020, 23:34