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使用 k 折交叉验证构建神经网络

[英]Building neural network using k-fold cross validation

我是深度学习的新手，尝试使用 4 折交叉验证来实现 neural.network 进行训练、测试和验证。 主题是使用现有数据集对车辆进行分类。 准确度结果为 0.7。 训练精度纪元的一个例子 output 我也不知道代码是否正确以及如何提高准确性。 这是代码： ...

无法使用 tf.keras.models.load_model() 加载我训练过的 file.h5

[英]Could not load my trained file .h5 with tf.keras.models.load_model()

我已经使用Model.save()训练并保存了 model，它工作正常并将 model 保存在我的设备上。 然后我试着加载它 我必须通过L1Dist class 这是 class 当我运行代码时，它显示此错误 任何的想法？ 太感谢了 ...

ImportError：导入 _device 时 DLL 加载失败：系统无法访问该文件

[英]ImportError: DLL load failed while importing _device: The file cannot be accessed by the system

`` 那么，我正在尝试将 ipykernal 安装到我的环境中，但出现此错误，有什么建议吗？ 代码有人建议我检查我是否安装了 pip zmq 和 pyzmq，但这并没有改变任何东西。 然后我再次创建了环境，但它不起作用。 我将错误插入到 chatgpt 中，它说： 检查导致导入错误的 DLL 文件 ...

在 ram 中加载 yolov5 model 一次，然后每个线程使用它而不是再次加载新的 model

[英]load yolov5 model in ram once and then each thread uses that instead of loading a new model again

我正在从事一个关于计算机视觉和检测视频异常的项目。 在给定时间会有多个视频流，因此我们为每个单独的 stream 创建单独的线程。每个线程将 model 加载到 RAM 中，然后开始推理。 我们想在 ram 中加载 model 一次，然后每个线程都在那个 model 上工作，所以这种方法会更快，而 ...

深度精度 tensorflow model 不变

[英]Accuracy of deep tensorflow model not changing

我一直在尝试使用 tensorflow 创建一个图像分类器 model。我只有两个类：class_a 和 class_b 在代码中表示为 0 和 1。 这是我的 model 代码： 以上代码示例output： 但是每当我执行下面的以下几行来训练我的 model 时，我发现即使我的损失在微小地减少，我 ...

当我想考虑关于一个属性的几件事时，什么样的模型合适？

[英]What kind of model would be suitable when I want to consider several things about an attribute?

我正在努力弄清楚哪种机器学习/深度学习模型适合我想要实现的目标我正在尝试创建一个模型，该模型会推荐最佳的物品购买，这将使我赢得比赛的机会最高。 我有足够的数据（希望如此）来创建模型，但我想考虑购买的物品以及购买游戏的哪个阶段。 我可以将它作为另一个变量单独添加吗？ 假设有 3 个项目：A、B 和 ...

冻结 Pytorch 中神经网络的最后一层

[英]Freezing the last layer of a neural network in Pytorch

我正在构建一个具有 6 个输入特征和 2 个层的 LSTM 模型，每个层包含 128 个神经元，最后包含 1 个输出神经元。现在我想冻结最后一层。 这是参数的屏幕截图，我想知道编码部分是否 是否冻结最后一层！ 我附上截图供您参考在这里输入图像描述我的过程是否正确？ ...

如何将我的 ML 模型的实时自动更新图表流式传输到我的网站？

[英]How to stream live, auto-updating charts of my ML model to my website?

所以我正在尝试创建一个网站，使用我的深度学习模型显示实时和自动更新的图表。 我正在尝试建立如下工作流程： - 使用 api 获取每日新股票数据 - 让我的模型自动训练新数据（在云中） - 使用新数据更新网站上的图表有一个名为 finbrain.tech 的网站，我正在尝试实现类似的功能。 作为参考 ...

Data shuffling changes gpu memory 大幅使用

[英]Data shuffling changes gpu memory use drastically

我遇到了pytorch-ignite分类model的问题。代码很长，所以我想先问问有没有人能从理论上解释这种行为。 我连续做了很多分类。 在每次迭代中，我 select 我的数据的一个子集随机并执行分类。 我的结果很差（准确度 ~ 0.6）。 我意识到在每次迭代中我的训练数据集都不平衡。 我的 cl ...

非 OK 状态：GpuLaunchKernel 预测时出错，但训练运行顺利

[英]Non-OK-status: GpuLaunchKernel Error when predicting, but training runs smoothly

我正在训练一个 3D U.net 来做多标签（4 类）语义分割。 使用 model.fit() 进行的训练运行良好，没有错误，我看到 model 正在学习。 但是，当我尝试运行 model.predict() 时，出现以下错误： 这是我的代码的简化和缩写版本： 在谷歌搜索并查看有关堆栈溢出的其他问题 ...

将 BERT 模型微调为聊天机器人，在训练时出错

[英]Fine tuning a BERT Model as a chatbot giving error while training

我一直在尝试微调 BERT 模型，以根据输入句子给出像字符这样的响应句子，但我每次都会遇到一个相当奇怪的错误。 代码是` 这里 source texts 是给出上下文的句子列表，target_text 是给出对上下文语句的响应的句子列表 这是我得到的错误任何帮助将非常感激。 请帮助！ ...

求解 TransposedConv2D 方程以查找其参数的问题

[英]Problem with solving exquations of TransposedConv2D for finding its parameters

赏金将在 5 天后到期。 此问题的答案有资格获得+50声望赏金。 dtr43想提请更多人关注这个问题。 关于此处发布的答案，当我想使用方程式获取转置卷积的参数值时，我遇到了一些问题。 例如，我有一个大小为 [16,256,16,160,160] 的张量，我想将其上采样到 [16,256,16,2 ...

我有一个形状为 [5, 2, 18, 4096] 的张量。 我想沿着第 2 个维度堆叠第 0 个维度。 我该怎么做？

[英]I have a tensor of shape [5, 2, 18, 4096]. I want to stack the 0th dimension along the 2nd dimension. How can I do it?

张量的形状是[5, 2, 18, 4096] 。 我想将每个张量沿大小为[2, 18, 4096]的第 0 个维度，并将其堆叠在另一个张量之上，该张量具有相同张量[2, 18, 4096]的形状，并对第 0 个维度的所有张量执行此操作尺寸。 最终的张量应该是[2, 90, 4096] 。 ...

如何使用 tensorflow 在 google colab 中构建神经网络

[英]How to build a neural network in google colab using tensorflow

我开始使用神经网络，我正在尝试构建一个神经网络来计算图像中的红色形状点。 我已经有一组 1000 张图像，如下所示：遵循结构：{key: "im_{number of image}, value: "number of dots in the image"}，我试图在tensorflow中构建数据库 ...

如何在海量数据上训练机器学习模型？

[英]How to train a machine learning model on huge amount of data?

要点：数据集太大，我几乎无法将其存储在硬件中。 （拍字节） 假设我在数据集中有数万亿行。 此数据集太大，无法存储在内存中。 我想在这个数据集上训练一个机器学习模型，比如逻辑回归。 我该怎么做？ 现在，我知道亚马逊/谷歌对大量数据进行机器学习。 他们是怎么做到的？ 例如，点击数据集，全局每个智能设 ...

为什么我的错误值会随着 neural.network 的这个简单实现而增加？

[英]Why is my error value increasing for this simple implementation of a neural network?

当我从每个参数中减去梯度 x 学习率（0.5）时，我的错误值会增加。 当我这样做时错误值不应该减少吗？ 代码： 这是我得到的图： Plot 参数减去梯度x学习率得到此外，当我将梯度 x 学习率添加到参数时，我得到一个递减的损失 function。我不确定为什么，因为我预计会发生相反的情况。 参数加 ...

地面实况和预测图像的大小可以不同吗？

[英]Can size of ground truth and predicted image be different?

对于深度学习，真值图像和预测图像的大小可以不同吗？ 假设可以将大小为 64×64 的预测图像与大小为 128×128 的地面实况进行比较吗？ 我一直在尝试运行 U-net 模型，网络输入大小为 64×64，预测图像也为 64×64，但地面真实图像的大小为 128×128。 这与给定的 CNN 具有 ...


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