問題タブ [keras]

1D numpy 配列を考えてみましょう。アレイの形状とストライドを変更することで、このアレイでスライディング ウィンドウをシミュレートできます。たとえば、2 つのスライディング ウィンドウを適用する半放物線を考えてみましょう。

ここで、 の各行には、 で互いに先行data_inputする一致する行があります。あれは：data_outputdata

出力は、入力と出力の行のタプルであり、すぐにニューラル ネットワークを当てはめます。

1上記の 2 は同じメモリを参照していることに注意してください。つまり、コピーの代わりにスライディング ウィンドウビューを作成しました。all 、allなどについても同様です。49

これらを Keras ニューラル ネットワークのトレーニングに使用しても安全かどうかを知りたいです。例えば：

重みは -2 から 2 の間の通常の値を持ち、結果の RMSE は約 0.65 であるため、コードは機能しているようです。

しかし、私は自分の運を押し上げているかもしれません。ケラスはそれを考慮しますか

1. numpy.zeros(...)ストライドは異常な値を取る場合があり、特に作成するものよりも小さい
2. データ内の異なる要素が同じメモリを参照している可能性があります
3. 入力の要素は、出力の同じメモリ要素を参照する場合があります。

すべてのウィンドウを個別に具体化するという代替案や、代替ライブラリを使用して回答しないでください。

このまま Keras を使っても安全なのか、データが完全に実体化した時と同じ結果になるのか知りたいです。回答がバックエンドに依存する場合は、両方のバックエンド (Theano / Tensorflow) について回答してください。

Kerasで練習するためだけに、ネットワークをトレーニングして非常に簡単な関数を学習しようとしています。ネットワークの入力は2Dimensionalです。出力は1 次元です。関数は確かに画像で表すことができ、近似関数も同様です。現時点では、適切な一般化を探しているわけではありません。ネットワークが少なくともトレーニング セットを表現するのに適していることを望んでいます。ここにコードを配置します。

ご覧のとおり、2 つの機能はまったく異なりますが、その理由はわかりません。おそらく、model.predictは期待どおりに機能しないと思います。

シャム ネットワークのサンプル コードを変更し、埋め込みレイヤーを次のように追加しようとしています。

これは、ドキュメントの最後の例に非常に厳密に従います。

残念ながら、エラーが発生し続けます：

誰でも助けることができますか？

keras.models.Sequentialモデルを初期化し、トレーニング プロセスを開始して進行状況を監視するためのいくつかのメソッドを持つラッパー クラスを作成しました。ファイルでこのクラスをインスタンス化しmain、トレーニング プロセスを実行します。かなり平凡なもの。

私の質問は：

によって割り当てられたすべての GPU メモリを解放する方法tensorflow。運が悪かったので、次のことを試しました：

セッションが閉じられて にリセットされた後でも、メモリ使用量の削減は反映さNoneれnvidia-smiません。何か案は？

考え

クラスに__exit__メソッドを追加して、次のようにインスタンス化することは意味がありますか?NeuralNet

この方法で keras モデルのリソースを解放するにはどうすればよいですか?

テスト環境

3 つの GTX 960 GPU を搭載した Ubuntu 14.04 で iPython Notebook を使用しています。

参照：

1. https://github.com/fchollet/keras/issues/2102
2. https://groups.google.com/forum/#!topic/keras-users/MFUEY9P1sc8

keras の VGG-16 Net を使用しています。詳細はこちら

私の問題は、このネットを使用して微調整する方法です。このネットには 224*224 の画像サイズを使用する必要がありますか? また、このネットを使用する場合、1000 クラスを使用する必要がありますか? 1000 クラスを使用しないと、エラーが発生します

例外: 層の形状 (4096L、10L) は、重量の形状 (4096、1000) と互換性がありません。

助けを求めて、ありがとう！

Keras モデルのハイパーパラメータを最適化するためにスペアミントを使用している場合、初めて正常に動作します。ただし、2 番目以降のジョブでは、常に次のエラーがスローされます。

次のコードを使用して、トレーニング データとテスト データの事前に作成された numpy 配列をロードしています。次のパラメーターは、最適化 Python スクリプトによって渡されます。ただし、スペアミントなしで実行すると、パラメーターのセットは正常に機能します。

一連の画像から教師なし機能を学習する方法はありますか。word2vecまたはと同様にdoc2vec、ニューラル ネットワークが学習され、新しいドキュメントが与えられると、その機能が得られます。

この例と同様に期待すると、学習した nn モデルを読み込んで、新しい画像の特徴を予測できることがわかります。

画像に cnn を実装し、それらの機能を元に戻す簡単な例はありますか?

この例 で、すべての cnn 機能を取得したい場合X_train、X_test... 何か方法はありますか? また、画像ごとにレイヤーごとの重みを取得できれば、それらを積み重ねて機能として使用できます。その場合、同じものを取得する方法があります。これらの機能をベクトルと見なすと、教師なしタスクにこれらの機能を使用する方が簡単になります。

アナコンダでjupyterノートブックを使用しています。私は最初にkerastを使用し、チュートリアルを行うことができません。この問題については、stackoverflow で 2 つのテーマがありますが、解決策が見つかりません。

私のコード:

エラーがあります。ランダムで、1 つまたは 2 つのエポックが競合することもあります。

エポック 1/5 4352/17500 [======>................................]

-------------------------------------------------- ------------------------- ValueError Traceback (最新の呼び出しが最後) in () 2 # of 32 samples 3 #sleep(0.1) --- -> 4 model.fit(X_train, Y_train, nb_epoch=5, batch_size=32) 5 #sleep(0.1)

C:\Anaconda3\envs\py27\lib\site-packages\keras\models.pyc in fit(self, x, y, batch_size, nb_epoch, verbose, callbacks, validation_split, validation_data, shuffle, class_weight, sample_weight, **kwargs ) 395 shuffle=shuffle, 396 class_weight=class_weight, --> 397 sample_weight=sample_weight) 398 399 def evaluate(self, x, y, batch_size=32, verbose=1,

C:\Anaconda3\envs\py27\lib\site-packages\keras\engine\training.pyc in fit(self, x, y, batch_size, nb_epoch, verbose, callbacks, validation_split, validation_data, shuffle, class_weight, sample_weight) 1009 verbose=verbose, callbacks=callbacks, 1010
val_f=val_f, val_ins=val_ins, shuffle=shuffle, -> 1011 callback_metrics=callback_metrics) 1012 1013 def evaluate(self, x, y, batch_size=32, verbose=1, sample_weight=None ):

C:\Anaconda3\envs\py27\lib\site-packages\keras\engine\training.pyc in _fit_loop(self, f, ins, out_labels, batch_size, nb_epoch, verbose, callbacks, val_f, val_ins, shuffle, callback_metrics) 753 batch_logs[l] = o 754 --> 755 callbacks.on_batch_end(batch_index, batch_logs) 756 757 epoch_logs = {}

C:\Anaconda3\envs\py27\lib\site-packages\keras\callbacks.pyc in on_batch_end(self, batch, logs) 58 t_before_callbacks = time.time() 59 for callback in self.callbacks: ---> 60 callback.on_batch_end(バッチ、ログ) 61 self._delta_ts_batch_end.append(time.time() - t_before_callbacks) 62 delta_t_median = np.median(self._delta_ts_batch_end)

C:\Anaconda3\envs\py27\lib\site-packages\keras\callbacks.pyc in on_batch_end(self, batch, logs) 187 # on_epoch_end 188 if self.verbose and self.seen < self.params[ 'nb_sample']: --> 189 self.progbar.update(self.seen, self.log_values) 190 191 def on_epoch_end(self, epoch, logs={}):

C:\Anaconda3\envs\py27\lib\site-packages\keras\utils\generic_utils.pyc in update(self, current, values) 110 info += ((prev_total_width - self.total_width) * " ") 111 -- > 112 sys.stdout.write(情報) 113 sys.stdout.flush() 114

C:\Anaconda3\envs\py27\lib\site-packages\ipykernel\iostream.pyc in write(self, string) 315 316 is_child = (not self._is_master_process()) --> 317 self._buffer.write(string ) 318 if is_child: 319 # 改行はサブプロセスでのフラッシュを意味します

ValueError: 閉じたファイルに対する I/O 操作

Keras と Lasagne で同じ畳み込みニューラル ネットワーク構造を使用しています。今、単純なネットワークに変更して何かが変わったかどうかを確認しましたが、何も変わりませんでした。

Keras では問題なく動作し、0 から 1 の間の値を高い精度で出力します。ラザニアでは、値はほとんど間違っていません。出力は入力と同じようです。

基本的に：ケラスでうまく出力してトレーニングします。しかし、私のラザニアバージョンではありません

ラザニアの構造 :

ケラスで：

そしてKerasで訓練する..

そして、 Lasagne でトレーニングして予測するには:

訓練する ：

そして、これらのイテレータを使用していますが、それが原因ではないことを願っています..多分そうですか？

予測するには:

これは印刷します：

結果は完全に間違っています。しかし、私を混乱させているのは、ケラスでうまく出力されることです。

また、検証アカウントは変更されません。

助けてください！私は何を間違っていますか？

使用されている形状は次のとおりです。

keras の例から LSTM テキスト ジェネレーターの例を実行しようとすると、次のエラーが発生します。

不明な引数: '-target-feature'。clang: エラー: 不明な引数: '-target-feature'. clang: エラー: 不明な引数: '-target-feature'. clang: エラー: 不明な引数: '-target-feature'. clang: エラー: 不明な引数: '-target-feature'. clang: エラー: 不明な引数: '-target-feature'. clang: エラー: 不明な引数: '-target-feature'. clang: エラー: 不明な引数: '-target-feature'. clang: エラー: 不明な引数: '-target-feature'. clang: エラー: 不明な引数: '-target-feature'. clang: エラー: 不明な引数: '-target-feature'. clang: エラー: 不明な引数: '-target-feature'. clang: エラー: 不明な引数: '-target-feature'. clang: エラー: 不明な引数: '-target-feature'. clang: エラー: 不明な引数: ' -ターゲット機能」。clang: エラー: 不明な引数: '-target-feature'. clang: エラー: 不明な引数: '-target-feature'. clang: エラー: 不明な引数: '-target-feature'. clang: エラー: 不明な引数: '-target-feature'. clang: エラー: 不明な引数: '-target-feature'. clang: エラー: 不明な引数: '-target-feature'. clang: エラー: 不明な引数: '-target-feature'. clang: エラー: 不明な引数: '-target-feature'. clang: エラー: 不明な引数: '-target-feature'. clang: エラー: 不明な引数: '-target-feature'. clang: エラー: 不明な引数: '-target-feature'. clang: エラー: 不明な引数: '-target-feature'. clang: エラー: 不明な引数: '-target-feature'. clang: エラー: 不明な引数: '-rdseed'。クラン: エラー: 不明な引数: '-target-feature'。clang: エラー: 不明な引数: '-target-feature'. clang: エラー: 不明な引数: '-target-feature'. clang: エラー: 不明な引数: '-target-feature'. clang: エラー: 不明な引数: '-sha'。clang: エラー: 不明な引数: '-target-feature'. clang: エラー: 不明な引数: '-target-feature'. clang: エラー: 不明な引数: '-target-feature'. clang: エラー: そのようなファイルまたはディレクトリはありません: '+cx16'. clang: エラー: そのようなファイルまたはディレクトリはありません: '+xsave'. clang: エラー: そのようなファイルまたはディレクトリはありません: '+bmi2'. clang: エラー: 言語が認識されません: 'savec'. clang: エラー: そのようなファイルまたはディレクトリはありません: '+fsgsbase'. clang: エラー: そのようなファイルまたはディレクトリはありません: '+avx'. clang: エラー: そのようなファイルまたはディレクトリはありません: '+rtm'. clang: エラー: そのようなファイルまたはディレクトリはありません: '+popcnt'. clang: エラー: そのようなファイルまたはディレクトリはありません: '+fma'. clang: エラー: そのようなファイルまたはディレクトリはありません: '+bmi'. clang: エラー: そのようなファイルまたはディレクトリはありません: '+aes'. clang: エラー: そのようなファイルまたはディレクトリはありません: '+rdrnd'. clang: エラー: 言語が認識されません: 'saves'. clang: エラー: そのようなファイルまたはディレクトリはありません: '+sse4.1'. clang: エラー: そのようなファイルまたはディレクトリはありません: '+sse4.2'. clang: エラー: そのようなファイルまたはディレクトリはありません: '+avx2'. clang: エラー: そのようなファイルまたはディレクトリはありません: '+sse'. clang: エラー: そのようなファイルまたはディレクトリはありません: '+lzcnt'. clang: エラー: そのようなファイルまたはディレクトリはありません: '+pclmul'. clang: エラー: そのようなファイルまたはディレクトリはありません: '+f16c'. clang: エラー: そのようなファイルまたはディレクトリはありません: '+ssse3'. clang: エラー: そのようなファイルまたはディレクトリはありません: 「+mmx」。clang: エラー: そのようなファイルまたはディレクトリはありません: '+cmov'. clang: エラー: 言語が認識されません: 'op'. clang: エラー: そのようなファイルまたはディレクトリはありません: '+movbe'. clang: エラー: そのようなファイルまたはディレクトリはありません: '+hle'. clang: エラー: そのようなファイルまたはディレクトリはありません: '+xsaveopt'. clang: エラー: そのようなファイルまたはディレクトリはありません: '+sse2'. clang: エラー: そのようなファイルまたはディレクトリはありません: '+sse3'. ", '[DotModulo(A, s, m, A2, s2, m2)]') そのようなファイルまたはディレクトリはありません: '+sse3'. ", '[DotModulo(A, s, m, A2, s2, m2)]') そのようなファイルまたはディレクトリはありません: '+sse3'. ", '[DotModulo(A, s, m, A2, s2, m2)]')

自分のデータを渡す以外は、コードに変更を加えていません。これが私のコードです。

私を助けてください。