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For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.
r - クラス「MXFeedForwardModel」のオブジェクトに適用される「予測」に適用可能なメソッドはありません
R スタジオで mxnet パッケージを使用してニューラル ネットワーク モデルを作成しました。モデルをローカルでテストしたところ、期待どおりに動作しました。publishwebservice()R の関数を使用して、同じモデルを Web サービスとして AzureML にデプロイしました。
関数を使用してWebサービスでテストデータを予測しようとするとconsume():
常に次のエラーがスローされます。
エラー: AzureML がエラー コードを返します: HTTP ステータス コード: 400 AzureML エラー コード: LibraryExecutionError
モジュールの実行で内部ライブラリ エラーが発生しました。
R スクリプトの評価中に次のエラーが発生しました: R_tryEval: エラーを返します: UseMethod("predict") でエラーが発生しました:
クラス "MXFeedForwardModel" のオブジェクトに適用された 'predict' に適用可能なメソッドがありません
deep-learning - ラベル変数の MXNet 初期化エラー
電話module.fit()するとエラーが発生します
ValueError: Unknown initialization pattern for labelidx。シンボル「labelidx」は、ラベル データに使用している名前です。softmax 出力を使用していないため、使用したくありませんでしsoftmax_labelたが、多くの場合、それがデフォルトのようです。labelidxパラメータとして初期化しようとしているようですが、これは間違いです。これが学習したパラメーターではなく入力であることをどのように確認できますか?
neural-network - 学習したパラメーターを使用してカスタム MXNet レイヤーを作成する方法
クラスをサブクラス化することにより、Python で MXNet に新しいニューラル ネットワーク レイヤーを定義する方法については、 http://mxnet.io/how_to/new_op.htmlのドキュメントに従っていますmx.operator.CustomOp。この例は、学習したパラメーターを持たない損失層です。では、学習したパラメーターはどのようにしてメソッドforwardとbackwardメソッドに取り込まれるのでしょうか?
deep-learning - mxnet 標準インストール エラー
config.mkを使用するようにファイルを構成したいcuda。これらのオプションを変更しました：
を実行しているmake -j8ときに、次のエラーが発生しました。
macos - MXNET をスムーズに実行するための最適なハードウェア要件は何ですか?
MacBookProを使用しています。mxnet python デモ コードを実行しようとしていますが、実行時間が非常に遅くなります。コードの実行には多くの時間がかかります。これは正常ですか？また、Raspberry Pi 3 で mxnet を実行したいと考えています。
mxnet - MXNet 事前トレーニング済みモデル ファイル final-0000.params をダウンロードする場所
mxnet のオブジェクト検出のチュートリアル ( http://mxnet.io/tutorials/computer_vision/detection.html ) に従い ましたが、事前学習済みのネットワークをダウンロードせず、抽出したファイル final-0000.params を配置しません。ダウンロードするファイルはインターネットのどこにありますか?