問題タブ [mnist]

github ( https://github.com/torch/demos/tree/master/train-a-digit-classifier ) からトーチのデモをダウンロードしました。コードは CPU モードでうまく動作しますが、CUDA 6.5 を使用して GPU モードで使用したかったのです。CUnn と CUtorch を使用してすべての前提条件をインストールし、見つけたドキュメントとチュートリアルに基づいて、動作させるためにいくつかのコード行を追加しました。

はじめに：

そして最後に、モデルの宣言の後:

しかし、コードを実行すると、次のエラーが発生します。

編集： 解決策は、を使用してデータ、ラベル、基準をCudaに変換し:cuda()、スクリプトを完全に実行することでした。ありがとう@lejlot

thisfile.py

以下のように表示されるエラー

theanoでPCA関数を作っていますが、問題があります。PCA クラスの dimension_transform の MNIST データから平均値が減算されます

タイプマッチングエラーが発生する理由と、それを修正する方法がわかりません

ソース: http ://wbieniec.kis​​.p.lodz.pl/research/files/070618cores.pdf

現在、MNIST データセットの前処理を行っています。一部の数字はかなり回転しているため、NN をトレーニングする前にそれらを直立させたいと考えています。上記のロジックは私が従いたいものですが、それが何を表現しようとしているのかをよく理解しているとは思いません. 誰か、おそらく似たようなことを実行したり、画像処理をよく理解している人が上記のロジックを検証できるとありがたいです。ありがとう

MNIST データセットがあり、pyplot を使用して視覚化しようとしています。データセットは、cvs各行が 784 ピクセルの 1 つの画像である形式です。28*28 の画像形式で視覚化したいと考えていpyplotます。opencv私は直接使用しようとしています:

しかし、私はそれが機能していませんか？これにどのようにアプローチすべきかについてのアイデア。

こんにちは、MNIST データベースを使用するチュートリアルに従っています。現在、彼らは cPickle を使用してデータを解凍し、リストのタプルなどを取得しています。独自のデータを使用したいのですが、csv 形式になっています。MNIST 形式に変換する方法がわかりません。トレーニング データに 48 ユニットを使用しており、最後のユニットが望ましい結果です

私がcsvファイルを持っている方法の例:

私がフォローしているチュートリアルでは、彼らはこれを使用しています：

もし私が

トレーニングデータを出力

私はこれを得る：

トレーニングデータを出力[0]

print training_data[0][0] は各セットの値の numpy.array() であり、training_data[1][0] は float32 であり、すべてのセットの出力が必要です。

そして、私がやっているコードはこのようなものですが、プロンプトに表示される array() と dtype=float32 について混乱しています

matconvnet の MNIST の例を 10 クラスではなく 2 クラスで動作させることは可能ですか? cnn_mnist_init.m ファイルを次のように変更して、2 つのクラスの特徴ベクトルを生成しました。

しかし、cnn_train を実行すると、次のエラーが発生します。

私は何を間違えましたか？

私のチームは Caffe の MNIST の例を調べ、num_output というパラメーターによって参照されるニューラル ネットワークのレイヤー (畳み込みレイヤーなど) のニューロン/フィルターの数を特定/指定することができました。ただし、プーリング層は、それらが持っている/調整できる出力の数を指定していないようです。この情報を見つけて、MNIST サンプル ニューラル ネットワークの各層にいくつのニューロンが存在するかを知る方法はありますか?

さらに、1 番目の畳み込み層には num_output = 20 があり、2 番目の畳み込み層には num_output = 50 があります。層の深さのこのジャンプはどのように行われますか? 畳み込みレイヤー1と2の間のプーリングレイヤーが原因だと思いますが、プーリングレイヤーに含まれるフィルターの数がわかりません。