केरस एक न्यूरल नेटवर्क लाइब्रेरी है जो पायथन और आर में एक उच्च-स्तरीय एपीआई प्रदान करता है। इस टैग का उपयोग इस एपीआई से संबंधित प्रश्नों के लिए करें। कृपया भाषा / बैकएंड ([अजगर], [r], [टेंसोरफ़्लो], [थीनो], [cntk]) का उपयोग करने के लिए टैग भी शामिल करें। यदि आप टेंसरफ़्लो के अंतर्निर्मित कार्स का उपयोग कर रहे हैं, तो [tf.keras] टैग का उपयोग करें।

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अगर मैं एक मॉडल बनाता हूं और फिर add_loss का उपयोग करता हूं: model.add_loss(myLoss1(...)) और बाद में उसी मॉडल पर एक अलग नुकसान का उपयोग करना चाहेंगे, उदाहरण के लिए, मैं myLoss1 को कैसे हटा सकता हूं और इसे myLoss2 से बदल सकता हूं? मैंने model.losses.clear() की कोशिश की, लेकिन यह प्रभावी नहीं लग रहा ....
17 अगस्त 2021, 20:23
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
मैंने एक LSTM मॉडल लिखा है जो अनुक्रमिक डेटा की भविष्यवाणी करता है। def get_model(config, num_features, output_size): opt = Adam(learning_rate=get_deep(config, 'hp.learning_rate'), beta_1=get_deep(config, 'hp.beta_1')) inputs = Input(shape=[None, num_features], dtype=tf.float32, ragged=True....
16 जून 2021, 11:41
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 तंत्रिका नेटवर्क के प्रशिक्षण के दौरान प्रत्येक युग के बाद परीक्षण सटीकता की गणना करना चाहता हूं। सरल समाधान होगा: for i in range(NUM_EPOCHS): model.fit(train_dataset,epochs=1) accuracy = model.evaluate(test_dataset) test_accuracy_list.append(accuracy) क्या कॉलबैक का उपयोग करके को....
16 अप्रैल 2021, 17:05
मैं वर्तमान में एक ऐसे मॉडल पर काम कर रहा हूं जो किसी उत्पाद की श्रेणी को उसके विवरण के अनुसार भविष्यवाणी करता है। मॉडल के लिए कोड कुछ इस तरह दिखता है deep_inputs = Input(shape=(maxlen,)) embedding_layer = Embedding(vocab_size, 100, weights=[embedding_matrix], trainable=False)(deep_inputs) LSTM_Lay....
16 अप्रैल 2021, 09:48
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 सिर्फ टेंसरफ़्लो और केरस सीखता हूँ। यहाँ एक कोड उदाहरण है: # Create a symbolic input input = tf.keras.Input(shape=(2,), dtype=tf.float32) # Do a calculation using is result = 2*input + 1 # the result doesn't have a value result calc = tf.keras.Model(inputs=input, outputs=result) print(calc(n....
13 अप्रैल 2021, 09:15
दो पर विचार करें model=Model(input,x) model2=Model(input,x) मॉडल 2 के प्रशिक्षण के बाद, model.weights[49] #returned <tf.Variable 'dense_2/bias:0' shape=(28,) dtype=float32, numpy= array([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., ....
13 अप्रैल 2021, 09:06
मैं एक कागल प्रतियोगिता कर रहा हूं और मेरे पास अतिरिक्त परीक्षण डेटा है जिसके लिए मेरे पास लेबल नहीं हैं। मेरे पास एक train.txt फ़ाइल है जिसका प्रारूप है train/0.jpg 5 train/1.jpg 1 train/2.jpg 10 train/3.jpg 2 train/4.jpg 22 train/5.jpg 3 etc... तो छवि 0.jpg उदाहरण के लिए कक्षा 5 की है। यह प्रशिक्....
7 अप्रैल 2021, 17:33
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
मुझे पूरा यकीन है कि यह एक बहुत ही बेवकूफी भरा सवाल है लेकिन मैं इसे अपने दिमाग से नहीं निकाल सकता। तो मुझे यकीन है कि आप जानते हैं कि आप TensorFlow/Keras में सीखने में तेजी लाने के लिए CUDA या ROCm का उपयोग कर सकते हैं, लेकिन मैं बस सोच रहा था कि क्या ऐसा कोई तरीका है जिससे रास्पबेरी पाई 4 अपने GP....
31 मार्च 2021, 23:58
कुछ tf. keras ट्यूटोरियल्स में, मैंने उन्हें अपने मॉडल क्लास को इस तरह इंस्टेंट करते देखा है: model = tf.keras.Sequential() जबकि कुछ जगहों पर वे कुछ इस तरह इस्तेमाल करते हैं: model = tf.keras.Model(inputs=input, outputs=output) लेकिन यहां दस्तावेज़ों में देखने पर वे एक जैसे लगते हैं, लेकिन मुझे यकी....
31 मार्च 2021, 02:31
पहले ५० युगों के लिए मेरी सत्यापन हानि एक अच्छी दर से घटती है, लेकिन उसके बाद दस युगों के लिए सत्यापन हानि कम होना बंद हो जाती है। मैं मोबाइलनेट का उपयोग कर रहा हूं और परतों को फ्रीज कर रहा हूं और अपना कस्टम हेड जोड़ रहा हूं। मेरा कस्टम सिर इस प्रकार है: def addTopModelMobileNet(bottom_model, num_....
मैंने निम्नलिखित कोड स्निपेट का उपयोग करके वाक् पहचान के लिए tf.data का उपयोग करके एक डेटा पाइपलाइन बनाई है: def get_waveform_and_label(file_path): label = tf.strings.split(file_path, os.path.sep)[-2] audio_binary = tf.io.read_file(file_path) audio, _ = tf.audio.decode_wav(audio_binary)....
15 मार्च 2021, 14:38
मैं यह स्थापित करने की कोशिश कर रहा हूं कि यह कोड क्यों काम नहीं करता है। मैं एक ट्यूटोरियल का अनुसरण कर रहा हूं, लेकिन मेरे जीवन के लिए यह कोड काम नहीं कर सकता क्योंकि यह ट्यूटोरियल में आसानी से होता है। मुझे जो त्रुटि मिल रही है वह है "ग्लोबल वैरिएबल एक्स परिभाषित नहीं है"। जब मैं फ़ंक्शन को डीबग....
13 मार्च 2021, 23:59
यह कोड एक त्रुटि उत्पन्न करता है जो मुझे समझ में नहीं आता है। क्या कोई कृपया मुझे समझा सकता है? import tensorflow as tf def augment(img): data_augmentation = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.experimental.preprocessing.RandomFlip('horizontal'), tf.keras.layers.e....
10 मार्च 2021, 21:31
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
मैं TF2 में एक TFLite मॉडल के लिए FLOPS को मापने का प्रयास कर रहा हूं। मुझे पता है कि Tensorflow 1.x में tf.profiler था, जो फ्लॉप को मापने के लिए बहुत बढ़िया था। ऐसा लगता है कि यह tf.keras के साथ अच्छा काम नहीं कर रहा है। क्या कोई कृपया बता सकता है कि TF2 में TFLite मॉडल के लिए FLOPs को कैसे मापें....
12 जिंदा 2021, 10:40
मैं एक 3x3 मैट्रिक्स के व्युत्क्रम की गणना करने के लिए एक तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित कर रहा हूं। मैं 1 परत और 9 न्यूरॉन्स के साथ एक केरस घने मॉडल का उपयोग कर रहा हूं। पहली परत पर सक्रियण कार्य 'relu' है और आउटपुट परत पर रैखिक है। मैं निर्धारक 1 के 10000 मैट्रिक्स का उपयोग कर रहा हूं। मुझे जो ....
10 पद 2020, 07:02
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 एक सीएनएन मॉडल बनाने की कोशिश कर रहा हूं और मुझे निम्न त्रुटि मिलती है: keras.layers.MaxPooling2D(pool_size = (2,2), padding= "same"), ^ SyntaxError: positional argument follows keyword argument त्रुटि तब लागू होती है जब मैं ड्रॉपआउट या अधिकतम पूलिंग जोड़ना चाहता हूं, मैं नीचे अपना कोड जोड़....
मैं LSTM परतों का उपयोग करते हुए, केरस के साथ एक भविष्यवाणी मॉडल पर काम कर रहा हूं, लेकिन मेरे इनपुट डेटा को प्रारूपित करने के तरीके को समझने में एक समस्या है (मॉडल इनपुट प्रारूप के आधार पर नैन भी लौटाता है)। मैं एक स्पष्ट स्पष्टीकरण देने की कोशिश करूंगा! आइए X को मेरा इनपुट डेटा और y को मेरा आउटपुट....
9 पद 2020, 18:54
क्या इनपुट फीचर के रूप में मॉडल को प्रभावित किए बिना केवल कस्टम लॉस फंक्शन द्वारा एक्सेस किए जाने वाले इनपुट के रूप में केरस मॉडल में एक फीचर पास करने का कोई तरीका है? मुझे केवल नुकसान की गणना करने के लिए सुविधा की आवश्यकता है, न कि नेटवर्क में छिपी परतों के माध्यम से फीड-फॉरवर्ड करने के लिए। (मूल....
9 पद 2020, 08:49