个人中心
文章发布
退出
作者热门文章
- 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？
32
4
从理论上讲，我们能够在任何支持Tensorflow的平台上训练Tensorflow支持的 Keras模型。但是，我似乎无法在Google的文档https://cloud.google.com/tpu/docs/中找到有关如何执行此操作的任何信息。
最佳答案
我们在TPU储存库中有一个示例:
https://github.com/tensorflow/tpu/blob/master/models/experimental/cifar_keras/cifar_keras.py
关于google-cloud-platform - 如何使用Google Cloud TPU训练keras模型，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/48771723/
32
4
0
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！