問題タブ [chainer]

chainer を使用して、モデルに ptb テキストを学習させました。次に、シリアル化されたモデルとオプティマイザー。ただし、それらを逆シリアル化することはできません。

理由をご存知でしたら教えてください。

と

どちらも「True」を返します。

でもやってみると

次のエラーが発生します-

システムインフォメーション：

Ubuntu 14.04 で nvidia ドライバー バージョン 364.19 を使用しています。Chainer は Anaconda 3 と共にインストールされます。Chainer バージョン = 1.8.2

nvcc --version は次を返します。

これが私のサンプル LSTM クラスです。英語テキストの文字列内の文字を表す入力 ID は、ワンホット ベクトルとしてエンコードされ、単一の LSTM レイヤーに供給されます。

完全なコードはこちらです。サンプルの txt ファイルを指定するだけで実行できます 。

最初のエポックでは、毎秒 20 回の反復を実行しています。3 番目のエポックまでに、1 回の反復に 1 秒以上かかります!

Chainerで、 Iris Datasets ( https://github.com/silwyb/train-iris ) で作成しました。したがって、データセットを評価することはできますが、予測値を出力する最善の方法がわかりません。model.pkl

予想の仕方を教えてください。関数名だけでも構いません。

「chainer」によって生成されたモデルを持っていますが、それを「caffe」モデルに変換する必要があります。インターネットで検索しましたが、わかりません。誰かアドバイスをいただけますか?

Bluemix で chainer を使用したい。bluemix に chainer をインストールする方法を教えてもらえますか?

chainer の MNIST サンプル コードを自分で書き直しました。しかし、エラーが発生しました。

'int' オブジェクトは呼び出し可能ではありません'

すべてのコードはこちら。

MultiLayerPerceptron.py

エラー

私が取り組んでいる大規模なプロジェクトに chainer パッケージを使用しようとしています。MNISTデータセットに適用する例を提供する彼らのWebサイトのチュートリアルを読みましたが、他の例に簡単に拡張できないようで、そうでなければ十分なドキュメントがありません.

サンプルコードは次のとおりです。

誰かが直線を2Dのいくつかのデータポイントに単純に合わせる方法を教えてもらえますか? このような単純なフィットを理解できれば、適切にスケーリングできるはずです。

助けてくれてありがとう！