Articles of red neuronal

ImportError: Ningún módulo llamado ‘tensorflow.python’

Aquí quiero ejecutar este código para probar la neural network con python: from __future__ import print_function from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequential from keras.layers import Activation, Dense from keras.utils import np_utils import tensorflow as tf batch_size = 128 nb_classes = 10 nb_epoch = 12 #input image dimensions img_row, img_cols = 28, 28 #the […]

¿Cómo codificar una secuencia para secuenciar RNN en keras?

Estoy tratando de escribir una secuencia para secuenciar RNN en keras. Codifiqué este progtwig usando lo que entendí de la web. Primero tokenicé el texto, luego convertí el texto en secuencia y lo rellené para formar la variable de función X. La variable de destino Y se obtuvo primero desplazando x a la izquierda y […]

Obtención de precisión, recordación y puntuación de F1 por clase en Keras

He entrenado una neural network utilizando el backend TensorFlow en Keras (2.1.5) y también he usado la biblioteca keras-contrib (2.0.8) para agregar una capa CRF como salida para la red. Me gustaría saber cómo puedo obtener la precisión, el recuerdo y la puntuación f1 para cada clase después de hacer las predicciones en un conjunto […]

Ejecutando función en TensorFlow

Tengo algunas preguntas con respecto a este Código : redes neuronales en TensorFlow. #!/usr/bin/env python import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data def init_weights(shape): return tf.Variable(tf.random_normal(shape, stddev=0.01)) def model(X, w_h, w_o): h = tf.nn.sigmoid(tf.matmul(X, w_h)) # this is a basic mlp, think 2 stacked logistic regressions return tf.matmul(h, w_o) # […]

Error de flujo tensor: formas incompatibles para la difusión

Actualmente estoy desarrollando un progtwig en Tensorflow que lee datos de 1750 por 1750 píxeles. Lo pasé por una red convolucional: import os import sys import tensorflow as tf import Input FLAGS = tf.app.flags.FLAGS tf.app.flags.DEFINE_integer(‘batch_size’, 100, “hello”) tf.app.flags.DEFINE_string(‘data_dir’, ‘/Volumes/Machine_Learning_Data’, “hello”) def inputs(): if not FLAGS.data_dir: raise ValueError(‘Please supply a data_dir’) data_dir = os.path.join(FLAGS.data_dir, ‘Data’) images, […]

Las dimensiones de la función de pérdida de Pytorch no coinciden

Estoy tratando de ejecutar incrustaciones de palabras utilizando el entrenamiento por lotes , como se muestra a continuación. def forward(self, inputs): print(inputs.shape) embeds = self.embeddings(inputs) print(embeds.shape) out = self.linear1(embeds) print(out.shape) out = self.activation_function1(out) print(out.shape) out = self.linear2(out).cuda() print(out.shape) out = self.activation_function2(out) print(out.shape) return out.cuda() Aquí, estoy usando tamaño de contexto 4, tamaño de lote 32, […]

Pesos y sesgos no se actualizan en tensorflow

He hecho esta neural network para averiguar si una casa es una buena compra o una mala compra. Por algunas razones, el código no está actualizando pesos y sesgos. Mi pérdida se mantiene igual. Este es mi código: He hecho esta neural network para averiguar si una casa es una buena compra o una mala […]

XOR neural network no aprende

Estoy tratando de resolver el problema no lineal muy simple. Es la puerta XOR . Mi conocimiento de la escuela. XOR se puede resolver utilizando 2 nodos de entrada, 2 nodos de capa oculta. Y 1 salida. Es un problema de clasificación binaria. Genero los 1000 números enteros aleatorios, es 0 o 1 y luego […]

Mezcla datos numéricos y categóricos en keras modelo secuencial con capas densas

Tengo un conjunto de entrenamiento en un dataframe de Pandas, y paso este dataframe a model.fit() con df.values . Aquí hay alguna información sobre el df: df.values.shape # (981, 5) df.values[0] # array([163, 0.6, 83, 0.52, # array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, […]

Función softmax de una matriz numpy por fila

Estoy tratando de aplicar una función softmax a una matriz numpy. Pero no estoy obteniendo los resultados deseados. Este es el código que he probado: import numpy as np x = np.array([[1001,1002],[3,4]]) softmax = np.exp(x – np.max(x))/(np.sum(np.exp(x – np.max(x))) print softmax Creo que el código x – np.max(x) no resta el máximo de cada fila. […]