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Nombres de capa para el modelo v3 preentrenado (tensorflow)

La tarea es obtener la salida por capa de un modelo prenined cnn inceptionv3 . Por ejemplo, envío una imagen a esta red y quiero obtener no solo su salida, sino también la salida de cada capa (capa). Para hacer eso, tengo que saber los nombres de cada salida de capa. Es bastante fácil de […]

¿Cómo encontrar un número óptimo de procesos en GridSearchCV (…, n_jobs =…)?

Me pregunto qué es mejor usar con GridSearchCV( …, n_jobs = … ) para elegir el mejor conjunto de parámetros para un modelo, n_jobs = -1 o n_jobs con un número grande, como n_jobs = 30 ? Basado en la documentación de Sklearn: n_jobs = -1 significa que el cálculo se enviará a todas las […]

Quandl no está funcionando, algún error está apareciendo

Estoy intentando importar datos de Quandl usando la siguiente instrucción: quandl.get(‘WIKI/GOOGL’) El siguiente error se salta: Traceback (most recent call last): File “/home/shravilp/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/quandl/connection.py”, line 55, in parse return response.json() File “/home/shravilp/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/requests/models.py”, line 850, in json return complexjson.loads(self.text, **kwargs) File “/home/shravilp/anaconda3/lib/python3.6/json/__init__.py”, line 354, in loads return _default_decoder.decode(s) File “/home/shravilp/anaconda3/lib/python3.6/json/decoder.py”, line 339, in decode obj, end = […]

Python explica cómo cambiar el tamaño de la entrada después de la capa de convolución en la capa lstm

Tengo un problema con la conexión entre la capa de convolución y la capa lstm. Los datos tienen una forma (75,5) donde hay 75 pasos de tiempo x 5 puntos de datos para cada paso de tiempo. Lo que quiero hacer es hacer una convolución en (75×5), obtener nuevos datos convueltos (75×5) y alimentar esos […]

Usando word2vec para clasificar palabras en categorías

FONDO Tengo vectores con algunos datos de muestra y cada vector tiene un nombre de categoría (Lugares, Colores, Nombres). [‘john’,’jay’,’dan’,’nathan’,’bob’] -> ‘Names’ [‘yellow’, ‘red’,’green’] -> ‘Colors’ [‘tokyo’,’bejing’,’washington’,’mumbai’] -> ‘Places’ Mi objective es entrenar un modelo que tome una nueva cadena de entrada y prediga a qué categoría pertenece. Por ejemplo, si una nueva entrada es […]

¿Cómo dividir un conjunto de datos en un conjunto de entrenamiento y validación manteniendo la proporción entre clases?

Tengo un problema de clasificación de clases múltiples y mi conjunto de datos está sesgado, tengo 100 instancias de una clase en particular y digo 10 de alguna clase diferente, así que quiero dividir mi relación de mantenimiento de datos entre clases, si tengo 100 instancias de una clase en particular y quiero que el […]

TensorFlow: ¿Cómo predecir desde un SavedModel?

He exportado un SavedModel y ahora lo he vuelto a cargar y hacer una predicción. Fue entrenado con las siguientes características y tags: F1 : FLOAT32 F2 : FLOAT32 F3 : FLOAT32 L1 : FLOAT32 Entonces, digamos que quiero alimentar los valores 20.9, 1.8, 0.9 obtener una sola predicción FLOAT32 . ¿Cómo logro esto? He […]

Entrenando modelos sklearn en paralelo con joblib bloquea el proceso.

Como se sugiere en esta respuesta , traté de usar joblib para entrenar varios modelos de aprendizaje de scikit en paralelo. import joblib import numpy from sklearn import tree, linear_model classifierParams = { “Decision Tree”: (tree.DecisionTreeClassifier, {}),” “Logistic Regression” : (linear_model.LogisticRegression, {}) } XTrain = numpy.array([[1,2,3],[4,5,6]]) yTrain = numpy.array([0, 1]) def trainModel(name, clazz, params, XTrain, […]

¿Cómo definen las keras “exactitud” y “pérdida”?

No puedo encontrar cómo Keras define “exactitud” y “pérdida”. Sé que puedo especificar diferentes métricas (por ejemplo, mse, entropía cruzada), pero Keras imprime una “precisión” estándar. ¿Cómo se define eso? Del mismo modo para la pérdida: sé que puedo especificar diferentes tipos de regularización, ¿están aquellos en la pérdida? Idealmente, me gustaría imprimir la ecuación […]

¿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 […]