問題タブ [nvidia-digits]

Nvidia DIGITS を介して、2 つのクラス (ポジティブとネガティブと呼ばれる) を持つ GoogleNet モデルを作成しました。

DIGITS で画像を分類すると、陽性: 85.56%、陰性: 14.44% という素晴らしい結果が表示されます。

そのモデルを同じ画像でpycaffeのclassify.pyに渡すと、次のような結果が得られますarray([[ 0.38978559, -0.06033826]], dtype=float32)

では、この結果をどのように読み/解釈すればよいでしょうか? によって示される結果から DIGITS によって示される信頼レベル (これが正しい用語かどうかは不明) を計算するにはどうすればよいclassify.pyですか?

画像分類タスクに数字を使用しています。

テストデータベースをスコアリングし、csv ファイルで予測確率を取得したかったのです。そのために数字ファイルのどこを変更すればよいか誰か教えてもらえますか?

nvidia-digitsを使用して CNN をトレーニングし、予測を取得しています。ただし、デフォルトで.../classify_one.jsonは上位 5 つの予測が返されます。より大きな が必要です。たとえばn、リクエスト パラメータを変更してトップを取得するにはどうすればよいnですか?

DIGITS のドキュメントには何も見つかりませんでした。

Mac用のカフェのインストールを見てきました。しかし、質問があります。Mac に GPU がない場合、GPU を使用する機会はありませんか?? CPUのみを使用する必要がありますか？または、NVIDIA Web ドライバーで (仮想!) GPU を使用する可能性はありますか?

さらに、Mac で数字を使用できますか? ダウンロードしようとすると、Mac ダウンロードのオプションはなく、Ubuntu 専用です。

私はこれらの質問について非常に混乱しています！これらについて明確にしていただけますか？

「sgunicorn」というモジュールが見つかりません。これは、私の NVIDIA DIGITS 4 インスタンスの /var/log/digits/digits.log です。

これらは私の pip モジュールです:

すでにいくつかのモジュールをダウングレードしようとしましたが、問題は解決しません。助言がありますか？ありがとうございました

VGG_ILSVRC_19_layers を数字の事前トレーニング済みモデルとして使用したいが、データセットは異なる。別のラベル ファイルが必要ですか? このモデルをアップロードしてデータセットに使用するにはどうすればよいですか?

私が得たVGG 16層のために

エラー: パラメータ 0 のウェイトをレイヤ 'fc6' からコピーできません。形の不一致。ソース パラメータの形状は 1 1 4096 25088 (102760448) です。ターゲット パラメータの形状は 4096 32768 (134217728) です。保存されたネットからコピーするのではなく、このレイヤーのパラメーターを最初から学習するには、レイヤーの名前を変更します。

レイヤーを変更する方法