- html - 出于某种原因,IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好?
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
我正在尝试使用用于 R 的 keras 来集成多个神经网络。为此,我想通过使用 来并行化不同网络的训练。 “foreach”环形。
models <- list()
x_bagged <- list()
y_bagged <- list()
n_nets = 2
bag_frac <-0.7
len <- nrow(x_train)
for(i in 1:n_nets){
sam <- sample(len, floor(bag_frac*len), replace=FALSE)
x_bagged[[i]] <- x_train[sam,]
y_bagged[[i]] <- y_train[sam]
models[[i]] <- keras_model_sequential()
models[[i]] %>%
layer_dense(units = 100, input_shape = ncol(x_train), activation = "relu", kernel_initializer = 'glorot_normal') %>%
layer_batch_normalization() %>%
layer_dense(units = 100, activation = custom_activation, kernel_initializer = 'glorot_normal') %>%
layer_dense(units = 1, activation = 'linear', kernel_initializer = 'glorot_normal')
models[[i]] %>% compile(
loss = "MSE",
optimizer= optimizer_sgd(lr=0.01)
)
}
library(foreach)
library(doParallel)
cl<-makeCluster(2)
registerDoParallel(cl)
nep <- 10
foreach(i = 1:n_nets,.packages=c("keras")) %dopar% {
models[[i]] %>% keras::fit(
x_bagged[[i]], y_bagged[[i]],
epochs = nep,
validation_split = 0.1,
batch_size =256,
verbose=1
)
}
stopCluster(cl)
Error in {: task 1 failed - "'what' must be a function or character string" Traceback:
- foreach(i = 1:n_reti, .packages = c("keras")) %dopar% { . models[[i]] %>% keras::fit(x_bagged[[i]], y_bagged[[i]], .
epochs = nep, validation_split = 0.1, batch_size = 256, .
verbose = 1) . }- e$fun(obj, substitute(ex), parent.frame(), e$data)
最佳答案
虽然这个问题已经很老了,但我遇到了同样的问题,所以我在这里发布了解决方案。问题是 Keras 模型对象在序列化之前无法传输给工作人员。一个快速的解决方法是在将模型发送给工作人员之前序列化模型,然后在本地节点上反序列化它们:
library(foreach)
library(doParallel)
cl<-makeCluster(2)
registerDoParallel(cl)
nep <- 10
# Serialize models before sending them to the workers
models_par <- lapply(models_par, keras::serialize_model)
# Now send the models, not just the indices
foreach(model = models_par,.packages=c("keras")) %dopar% {
# Unserialize locally
model_local <- keras::unserialize_model(model)
model_local %>% keras::fit(
x_bagged[[i]], y_bagged[[i]],
epochs = nep,
validation_split = 0.1,
batch_size =256,
verbose=1
)
# Serialize before sending back to master
keras::serialize_model(model_local)
}
stopCluster(cl)
关于r - 使用 doParallel 在 R 中并行化 keras 模型,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/51242338/
我有兴趣在 tf.keras 中训练一个模型,然后用 keras 加载它。我知道这不是高度建议,但我对使用 tf.keras 来训练模型很感兴趣,因为 tf.keras 更容易构建输入管道 我想利用
我进行了大量搜索,但仍然无法弄清楚如何编写具有多个交互输出的自定义损失函数。 我有一个神经网络定义为: def NeuralNetwork(): inLayer = Input((2,));
我正在阅读一篇名为 Differential Learning Rates 的文章在 Medium 上,想知道这是否可以应用于 Keras。我能够找到在 pytorch 中实现的这项技术。这可以在 K
我正在实现一个神经网络分类器,以打印我正在使用的这个神经网络的损失和准确性: score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=False) model.m
我最近在查看模型摘要时遇到了这个问题。 我想知道,[(None, 16)] 和有什么区别?和 (None, 16) ?为什么输入层有这样的输入形状? 来源:model.summary() can't
我正在尝试使用 Keras 创建自定义损失函数。我想根据输入计算损失函数并预测神经网络的输出。 我尝试在 Keras 中使用 customloss 函数。我认为 y_true 是我们为训练提供的输出,
我有一组样本,每个样本都是一组属性的序列(例如,一个样本可以包含 10 个序列,每个序列具有 5 个属性)。属性的数量总是固定的,但序列的数量(时间戳)可能因样本而异。我想使用这个样本集在 Keras
Keras 在训练集和测试集文件夹中发现了错误数量的类。我有 3 节课,但它一直说有 4 节课。有人可以帮我吗? 这里的代码: cnn = Sequential() cnn.add(Conv2D(32
我想编写一个自定义层,在其中我可以在两次运行之间将变量保存在内存中。例如, class MyLayer(Layer): def __init__(self, out_dim = 51, **kwarg
我添加了一个回调来降低学习速度: keras.callbacks.ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.5, patience=100,
在 https://keras.io/layers/recurrent/我看到 LSTM 层有一个 kernel和一个 recurrent_kernel .它们的含义是什么?根据我的理解,我们需要 L
问题与标题相同。 我不想打开 Python,而是使用 MacOS 或 Ubuntu。 最佳答案 Python 库作者将版本号放入 .__version__ 。您可以通过在命令行上运行以下命令来打印它:
Keras 文档并不清楚这实际上是什么。我知道我们可以用它来将输入特征空间压缩成更小的空间。但从神经设计的角度来看,这是如何完成的呢?它是一个自动编码器,RBM吗? 最佳答案 据我所知,嵌入层是一个简
我想实现[http://ydwen.github.io/papers/WenECCV16.pdf]中解释的中心损失]在喀拉斯 我开始创建一个具有 2 个输出的网络,例如: inputs = Input
我正在尝试实现多对一模型,其中输入是大小为 的词向量d .我需要输出一个大小为 的向量d 在 LSTM 结束时。 在此 question ,提到使用(对于多对一模型) model = Sequenti
我有不平衡的训练数据集,这就是我构建自定义加权分类交叉熵损失函数的原因。但问题是我的验证集是平衡的,我想使用常规的分类交叉熵损失。那么我可以在 Keras 中为验证集传递不同的损失函数吗?我的意思是用
DL 中的一项常见任务是将输入样本归一化为零均值和单位方差。可以使用如下代码“手动”执行规范化: mean = np.mean(X, axis = 0) std = np.std(X, axis =
我正在尝试学习 Keras 并使用 LSTM 解决分类问题。我希望能够绘制 准确率和损失,并在训练期间更新图。为此,我正在使用 callback function . 由于某种原因,我在回调中收到的准
在 Keras 内置函数中嵌入使用哪种算法?Word2vec?手套?其他? https://keras.io/layers/embeddings/ 最佳答案 简短的回答是都不是。本质上,GloVe 的
我有一个使用 Keras 完全实现的 LSTM RNN,我想使用梯度剪裁,梯度范数限制为 5(我正在尝试复制一篇研究论文)。在实现神经网络方面,我是一个初学者,我将如何实现? 是否只是(我正在使用 r
我是一名优秀的程序员,十分优秀!