Articles of aprendizaje

Múltiples sesiones y gráficas en Tensorflow (en el mismo proceso)

Estoy entrenando un modelo donde el vector de entrada es la salida de otro modelo. Esto implica restaurar el primer modelo desde un archivo de punto de control mientras se inicializa el segundo modelo desde cero (usando tf.initialize_variables() ) en el mismo proceso. Hay una cantidad sustancial de código y abstracción, así que simplemente estoy […]

Keras + tensorflow da el error “sin atributo ‘control_flow_ops'”

Estoy tratando de ejecutar keras por primera vez. Instalé los módulos con: pip install keras –user pip install tensorflow –user y luego trató de ejecutar https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/mnist_cnn.py . Sin embargo me da: AttributeError: ‘module’ object has no attribute ‘control_flow_ops’ Estas son las versiones que estoy usando. print tensorflow.__version__ 0.11.0rc0 print keras.__version__ 1.1.0 ¿Qué puedo hacer para […]

¿Cómo guardar y cargar el modelo xgboost?

En el enlace de la guía XGBoost , El modelo se puede guardar. bst.save_model(‘0001.model’) El modelo y su mapa de características también se pueden volcar en un archivo de texto. bst.dump_model(‘dump.raw.txt’) # dump model bst.dump_model(‘dump.raw.txt’,’featmap.txt’)# dump model with feature map Un modelo guardado se puede cargar de la siguiente manera: bst = xgb.Booster({‘nthread’:4}) #init model […]

TensorBoard: ¿Cómo trazar histogtwig para gradientes?

TensorBoard tenía la función de trazar histogtwigs de tensores en el momento de la sesión. Quiero un histogtwig para los gradientes durante el entrenamiento. tf.gradients(yvars,xvars) devuelve una lista de gradientes. Sin embargo, tf.histogram_summary(‘name’,Tensor) solo acepta Tensors, no listas de Tensors. Por el momento, hice una solución alternativa. Aplané todos los tensores a un vector de […]

Cómo normalizar los datos de entrenamiento y prueba utilizando MinMaxScaler sklearn

Entonces, tengo esta duda y he estado buscando respuestas. Así que la pregunta es cuando uso, from sklearn import preprocessing min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() df = pd.DataFrame({‘A’:[1,2,3,7,9,15,16,1,5,6,2,4,8,9],’B’:[15,12,10,11,8,14,17,20,4,12,4,5,17,19],’C’:[‘Y’,’Y’,’Y’,’Y’,’N’,’N’,’N’,’Y’,’N’,’Y’,’N’,’N’,’Y’,’Y’]}) df[[‘A’,’B’]] = min_max_scaler.fit_transform(df[[‘A’,’B’]]) df[‘C’] = df[‘C’].apply(lambda x: 0 if x.strip()==’N’ else 1) Después de lo cual entrenaré y probaré el modelo ( A , B como características, C como […]

Muestre el entrenamiento y la precisión de validación en TensorFlow usando la misma gráfica.

Tengo un modelo TensorFlow y una parte de este modelo evalúa la precisión. La accuracy es solo otro nodo en el gráfico de tensorflow, que logits y labels . Cuando quiero trazar la precisión del entrenamiento, esto es simple: tengo algo como: tf.scalar_summary(“Training Accuracy”, accuracy) tf.scalar_summary(“SomethingElse”, foo) summary_op = tf.merge_all_summaries() writer = tf.train.SummaryWriter(‘/me/mydir/’, graph=sess.graph) Luego, […]

Incremento inesperado en el error de validación en MNIST Pytorch

Soy un poco nuevo en todo el campo y, por lo tanto, decidí trabajar en el conjunto de datos MNIST. Adapté prácticamente todo el código de https://github.com/pytorch/examples/blob/master/mnist/main.py , con solo un cambio significativo: Carga de datos. No quería usar el conjunto de datos precargado en Torchvision. Así que utilicé MNIST en CSV . Cargué los […]

Error de tamaño de cultivo en el modelo de caffe

Estoy tratando de entrenar un modelo de caffe. Me sale este error I0806 09:41:02.010442 2992 sgd_solver.cpp:105] Iteration 360, lr = 9.76e- 05 F0806 09:41:20.544955 2998 data_transformer.cpp:168] Check failed: height<=datum_height (224 vs. 199) *** Check failure stack trace: *** @ 0x7f82b051edaa (unknown) @ 0x7f82b051ece4 (unknown) @ 0x7f82b051e6e6 (unknown) @ 0x7f82b0521687 (unknown) @ 0x7f82b0b8e9e0 caffe::DataTransformer::Transform() @ 0x7f82b0c09a2f […]

¿Cómo lees los archivos Tensorboard programáticamente?

¿Cómo se puede escribir una secuencia de comandos de Python para leer los archivos de registro de Tensorboard, extrayendo la pérdida y la precisión y otros datos numéricos, sin iniciar el tensorboard –logdir=… GUI tensorboard –logdir=… ?

Tensorflow Slim: TypeError: Se esperaba int32, se obtuvo una lista que contiene Tensors de tipo ‘_Message’ en su lugar

Sigo este tutorial para aprender TensorFlow Slim pero al ejecutar el siguiente código para Inception: import numpy as np import os import tensorflow as tf import urllib2 from datasets import imagenet from nets import inception from preprocessing import inception_preprocessing slim = tf.contrib.slim batch_size = 3 image_size = inception.inception_v1.default_image_size checkpoints_dir = ‘/tmp/checkpoints/’ with tf.Graph().as_default(): url = […]