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为什么选择我的自定义操作系统的CPU实现？
为了学习如何编写自定义TensorFlow操作，我按照Adding a New Op教程制作了一个"add_b"操作，为每个输入值添加一个标量 b . add_b_op.cc ： #define EIGEN_USE_THREADS #include "third_party/eigen3/unsupported/Eigen/CXX11/Tensor" ... -
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Tensorflow：GPU上的稀疏张量的梯度计算
我 Build 了一个类似于CIFAR10的GPU实现的张量流模型 . 我有一个在每个GPU上执行的基本模型，而网络的变量在CPU上 . 只要我不使用稀疏张量作为图层中的权重矩阵，一切都可以正常工作 . 我的稀疏权重矩阵用函数 tf.sparse_to_dense() 或 tf.diag() 构造 . 当我在CPU上运行它时一切正常，但是当我在GPU上运行它时，我得到的消息是 no GPU imp... -
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tensorflow将softmax op放在cpu而不是gpu上
我有一个具有多个输入和多个层的张量流模型，以及最终的softmax层 . 该模型使用Python进行训练（使用Keras框架），然后使用C程序完成保存和推理，该程序有助于构建TensorFlow的CMake（基本上遵循这些指令：https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/cmake） . 在pyth... -
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计算GPU（Tesla K40c）比图形GPU（GTX 960）慢
我正在两台不同的机器上深入学习CNN（4-CNN层和3个FNN层）模型（用Keras编写，张量流作为后端） . 我有2台机器（A：配备GTX 960显卡GPU，2GB内存和时钟速度：1.17 GHz，B：带特斯拉K40计算GPU，12GB内存和时钟速度：745MHz）但是当我在A上运行CNN模型时： Epoch 1/35 50000/50000 [=========================... -
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将tensorflow模型（.pb）转换为coreml（.mlmodel）
ValueError：在TF图中找不到产生给定输出名称的操作 对于ML / Tensorflow以及Python来说，这是全新的 . 我试图将模型从.pb格式转换为.mlmodel格式，以便在ios项目中使用 . 我正在使用tf-coreml . >>> tf_converter.convert(tf_model_path = '/Users/anup/Downloads/inc... -
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CoreML自定义图层：使用金属着色器进行像素标准化
我正在将Nvidia的GAN发电机的逐步发展转换为coreML . 我已经设法将所有内容转移到coreML，但Pixelwise规范化（Lambda）层除外，我计划将其作为Swift / Metal中的自定义coreML层实现 . 在TensorFlow.Keras中，我已经将像素规范实现为 def pixelwise_norm(a): return a / tf.sqrt(tf.redu... -
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微调vgg引发内存错误
嗨我正在尝试微调 vgg 我的问题，但当我尝试训练网我得到这个错误 . OOM when allocating tensor with shape[25088,4096] 网有这种结构： 我从这个site中拿这个 tensorflow pretrained vgg implementation code . 我只添加这个程序来训练网： with tf.name_scope('joint_los... -
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在Keras的GPU上进行Finetuning VGG-16：内存消耗
我正在为我的任务微调VGG-16 . 我的想法是，我加载预训练的权重，删除最后一层（具有1000个输出的softmax）并将其替换为具有少量输出的softmax . 然后我冻结所有层，但最后一个并训练模型 . 以下是构建原始模型并加载权重的代码 . def VGG_16(weights_path=None): model = Sequential() model.add(ZeroP... -
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Keras：有没有办法“pop（）”顶层？
在Keras中有一个名为pop（）的功能，可以删除模型的底层 . 有没有办法删除模型的顶层？ 我有一个完全保存的预先训练的变分自动编码器，我试图只加载解码器（底部四层） . 我正在使用带有Tensorflow后端的Keras . -
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删除然后在Keras模型中插入新的中间层
给定预定义的Keras模型，我试图首先加载预先训练的权重，然后删除一到三个模型内部（非最后几个）层，然后用另一个层替换它 . 我似乎无法在keras.io上找到任何关于做这样的事情或从预定义模型中删除图层的文档 . 我使用的模型是一个良好的ole VGG-16网络，它在一个函数中实例化，如下所示： def model(self, output_shape): # Prepare imag... -
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删除keras预训练模型的图层
我想使用vgg16预训练的keras模型 . 我在尝试更改模型时发现了一些奇怪的行为 . 1）我已经添加了一些每个训练模型的 layers . 我的问题是，张量板显示的模型层没有添加到序列模型中 . 这很奇怪，因为我也删除了导入的模型 . 我认为这与层之间的依赖关系有关，所以我想删除这些依赖项 . 我怎样才能做到这一点？ 例如，在这张图片中有两层我没有添加，但它们在图表中显示 vgg16_mo... -
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将Keras预训练模型扩展为具有附加通道或波段的图像
我只是希望澄清一些关于前一篇文章的信息，该文章讨论了如何将Keras预训练的模型如VGG或InceptionV3扩展到不同大小的图像 . 我的问题是我有一些8频段的卫星图像 . 因此，图像可能是 650x650x8 而不是通常的RBG 3波段图像 . 我想知道我是否可以在8个波段而不是3个波段的图像上使用Keras预训练模型 . 现在有一个原始帖子并处理与此类似的事情 . 参考文章是关于将Kera... -
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是否可以在keras中训练多种图像尺寸？
Keras将numpy数组作为训练数据的输入，但是可以创建可以采用可变输入大小的模型 . 我想知道是否有办法将各种尺寸的图像合并到模型的训练数据中 . -
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Tensorflow返回VGG模型的10％验证准确度（不考虑时期数）？
我正在尝试使用张量流中的keras包在CIFAR-10上训练神经网络 . 考虑的神经网络是VGG-16，我直接借用官方的keras模型 . 定义是： def cnn_model(nb_classes=10): # VGG-16 official keras model img_input= Input(shape=(32,32,3)) vgg_layer= Conv2D(64, (3, 3), a... -
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有没有办法识别图像中的对象？
我正在寻找一些可以识别图像中物体的预训练深度学习模型 . 通常，图像是用于购物网站的产品类型 . 我想知道图像中的产品是什么 . 我遇到过一些预先训练过的模型，比如VGG，Inception，但它们似乎是在一些普通物体上训练过的，比如1000个物体 . 我正在寻找更多像10000或更多训练的东西 . -
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TensorFlow认可了vgg-19型号/功能提取器
我的任务要求我从vgg-19网络的pool5层中提取功能 . 以前我使用Caffe进行此操作，然后使用Tensorflow处理提取的功能以进行进一步培训 . 但现在，我想在顶部添加一个deconv层，并对整个网络进行微调以进行端到端的培训 . 现在我的渐变是使用tensroflow获得的，而我使用caffe从vgg-19获得了这些特征，所以我想很难将这些渐变反向传播到caffe . 所以这就是我在... -
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在Keras模型中设置权重
我需要帮助将自定义权重设置为用于2D卷积的小型自定义Keras模型 . 我有一个看起来像这样的输入： X = [[[3, 2, -4], [0, 5, 4], [2, -1, -7], [-7, 0, 1]], [[-8, 9, 1], [-3, 6, 0], [0, -4, 2], [5, 1, 1]]] 因此，... -
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Keras卷积1D通道独立，[样本，时间步长，特征]，风力涡轮机数据集
我正在研究一种具有常规矩阵格式的风力涡轮机数据集：[row：datetime，column：features] 但是我想用卷积来捕获每个这样的功能的进展，就像在LSTM中完成的那样 . 所以，我已经生成了一个具有以下维度的新数据集： [datetime，15 timesteps，128 features]：每个原始日期时间行现在有15个寄存器连接在一起（t-0，t-1，...，t-14） . 我的... -
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为什么Keras不处理图像的Theano和TF表示之间的区别？
为什么Keras不能处理带有通道的图像的Theano和Tensorflow表示之间的区别？例如，如果您使用Theano作为后端，它们的图像是（samples，color_depth，width，height）形式，如果使用TF，则图像采用（samples，width，height，color_depth）格式 . 看起来像Keras可以只使用其中一个，然后重新格式化幕后的形状 . -
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如何使用notop图层对tensorflow进行微调并定义我自己的输入图像大小
有很多关于如何使用tensorflow进行微调的例子 . 几乎所有这些示例都尝试将我们的图像调整为现有模型所需的指定大小 . 例如，224×224是vgg19所需的输入大小 . 但是，在keras中，我们可以通过将include_top设置为false来更改输入大小： base_model = VGG19(include_top=False, weights="imagenet"... -
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无法预测ImageNet类的输入[Keras Tensorflow]
我跟着这个回购（https://github.com/iamgroot42/keras-finetuning），我已经完成了培训 . 现在，我想预测我自己的数据集（包含2个类，Avocado和Mango）和ImageNet集的输入图像 . 但预测结果总是返回索引0或1（我猜它是鳄梨或芒果），永远不会从ImageNet返回一个类 . 例如 . 我想预测一个来自ImageNet原始类的iPod图像，但... -
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拟合训练部分的张量森林估计值误差
代码：从sklearn导入cross_validation作为cv import numpy as np from tensorflow.contrib.learn.python.learn.estimators import estimator from tensorflow.contrib.tensor_forest.python import tensor_forest X = np.arr... -
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具有numpy数组input_fn的估计器
我正在创建一个带有numpy数组的估算器，以便使用 tf.estimator.inputs.numpy_input_fn 提供给模型 . 如下： def input_fun(data): x, y = data x, y = np.reshape(x, (batch_size, -1, 1)), \ np.reshape(y, (batch_size, -1... -
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如何在没有model_fn源代码的情况下将“任何”模型从磁盘加载到TensorFlow Estimator中？
在Keras中，您可以使用以下方法加载之前训练过的模型： trained_keras_model = tf.keras.models.load_model（model_name） 有没有使用TensorFlow估算器API执行此操作的等效方法？根据文档，我必须使用： trained_estimator = tf.estimator.Estimator（model_fn，model_dir）我想只使... -
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在Pytorch中屏蔽Tensorflow中的零填充嵌入（和返回零梯度）
我正在尝试使用Tensorflow中的BPR loss从Spotlight重新创建PoolNet但是我可以使用（它是估算器model_fn） . def _pooling_model_fn(features, labels, mode, params): with tf.name_scope('inputs'): if mode in (tf.estimator.ModeKeys.TRA... -
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在Keras中，是否可以将神经网络权重加载到具有相同架构但尺寸不同的新模型上？如果是这样，怎么样？
例如，如果您的滤波器大小为64x64的卷积神经网络层具有权重，并且您希望将这些预先训练的权重加载到不同大小的新卷积神经网络层（例如32x32或128x128），那么如何实现？你可以变换（过采样，欠采样，重复，平均，插值，截断等）权重以适应任何大小的图层吗？ 在Keras有这样的例子吗？ 有最佳做法吗？ -
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使用TensorFlow的卷积神经网络
我正在使用Tensorflow构建CNN模型，而不使用任何前端API，如Keras . 我正在创建一个VGG-16模型并使用预先训练过的权重，并希望微调最后一层以满足我的目的 . 按照这里的教程，http://cv-tricks.com/tensorflow-tutorial/training-convolutional-neural-network-for-image-classificatio... -
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改变卷积神经网络中的参数
我正在为CNN做准备 . 我读了一些关于训练MNIST数据集的论文使用CNN . 图像的尺寸为28x28并使用架构5层：输入> conv1-maxpool1> conv2-maxpool2>完全连接>输出 Convolutional Layer #1 - Computes 32 features using a 5x5 filter with ReLU activation... -
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Keras训练CNN - 我应该将热图数据转换为图像或2D矩阵
我有兴趣训练Keras CNN，我有一些二维矩阵形式的数据（例如宽x高） . 我通常使用彩条代表或可视化数据，如热图 . 然而，在训练CNN和格式化数据输入时，我想知道我是否应该将此矩阵保持为2D矩阵，或将其转换为基本上是3D矩阵的RGB图像？ 什么是最佳做法和人们应该考虑的一些考虑因素？ -
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如何读取.hdf5数据文件作为卷积神经网络的输入？
我使用以下链接以HDF5格式保存了大量图像及其标签：Saving and loading a large number of images (data) into a single HDF5 file，它提供了以下按键 .数据集列表： ['test_img', 'test_labels', 'train_img', 'train_labels', 'train_mean', 'val_img', ...