Soy nuevo en Theano y me pregunto cómo configurar la configuración predeterminada directamente desde el script (sin configurar las variables de entorno). Por ejemplo, esta es una solución de trabajo ( fuente ): $ THEANO_FLAGS=mode=FAST_RUN,device=gpu,floatX=float32 python check1.py Tengo la intención de encontrar la solución idéntica que ejecuta solo: $ python check1.py y los parámetros adicionales […]
Al comstackr una función en theano , una variable compartida (por ejemplo, X) se puede actualizar especificando updates=[(X, new_value)] . Ahora estoy intentando actualizar solo el subconjunto de una variable compartida: from theano import tensor as T from theano import function import numpy X = T.shared(numpy.array([0,1,2,3,4])) Y = T.vector() f = function([Y], updates=[(X[2:4], Y)] # […]
Tengo un modelo NN simple para detectar dígitos escritos a mano desde una imagen de 28x28px escrita en python utilizando Keras (backend de Theano): model0 = Sequential() #number of epochs to train for nb_epoch = 12 #amount of data each iteration in an epoch sees batch_size = 128 model0.add(Flatten(input_shape=(1, img_rows, img_cols))) model0.add(Dense(nb_classes)) model0.add(Activation(‘softmax’)) model0.compile(loss=’categorical_crossentropy’, optimizer=’sgd’, […]
Obtengo resultados diferentes (precisión de prueba) cada vez que ejecuto el ejemplo imdb_lstm.py desde el framework Keras ( https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/imdb_lstm.py ) El código contiene np.random.seed(1337) en la parte superior, antes de cualquier importación de keras. Debe evitar que genere números diferentes para cada ejecución. ¿Qué me estoy perdiendo? ACTUALIZACIÓN: Cómo reprozar: Instalar Keras ( http://keras.io/ ) […]
Me interesa construir modelos de aprendizaje por refuerzo con la simplicidad de la API de Keras. Desafortunadamente, no puedo extraer el gradiente de la salida (no el error) con respecto a los pesos. Encontré el siguiente código que realiza una función similar ( mapas de saliencia de redes neuronales (usando Keras) ) get_output = theano.function([model.layers[0].input],model.layers[-1].output,allow_input_downcast=True) […]
Me pregunto si hay algún equivalente a theano.function(inputs=[x,y], # list of input variables outputs=…, # what values to be returned updates=…, # “state” values to be modified givens=…, # substitutions to the graph) en TensorFlow
Estoy escribiendo una tubería de calibración para aprender los hiperparámetros para redes neuronales para detectar propiedades de secuencias de ADN *. Por lo tanto, esto requiere capacitar a un gran número de modelos en el mismo conjunto de datos con diferentes hiperparámetros. Estoy tratando de optimizar esto para ejecutar en GPU. Los conjuntos de datos […]
TL.DR. ¿Existe una implementación amigable tridimensional de theano.tensor.nnet.neighbours.images2neibs ? Me gustaría realizar una clasificación voxel de un volumen (NxNxN) usando una neural network que toma una imagen nxnxn, donde N> n. Para clasificar cada vóxel en el volumen, tengo que iterar a través de cada vóxel. Para cada iteración, obtengo y paso los voxels del […]
Instalé theano con Spyder 2.3.8 en Windows 7 de 64 bits ejecutando “pip install theano”. Funciono bien Pero luego, cuando intenté ejecutar “importar theano”, obtuve el siguiente error: Rastreo (llamadas recientes más última): Archivo “”, línea 1, en importar theano Archivo “D: \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ theano \ __ init__.py”, línea 55, […]
Recibo un error de importación al intentar importar el módulo Keras Nadam: >>> from keras.optimizers import Nadam Traceback (most recent call last): File “”, line 1, in ImportError: cannot import name Nadam Puedo importar y usar SGD, Adam, etc., pero no este optimizador. Cualquier ayuda apreciada. Instalé Keras usando: git clone https://github.com/fchollet/keras.git sudo python2.7 setup.py […]