我使用的是Windows10、Python3.5和tensorflow1.1.0。我有以下脚本:importtensorflowastfimporttensorflow.contrib.keras.api.keras.backendasKfromtensorflow.contrib.keras.api.keras.layersimportDensetf.reset_default_graph()init=tf.global_variables_initializer()sess=tf.Session()K.set_session(sess)#Keraswillusethissesssi
我使用的是Windows10、Python3.5和tensorflow1.1.0。我有以下脚本:importtensorflowastfimporttensorflow.contrib.keras.api.keras.backendasKfromtensorflow.contrib.keras.api.keras.layersimportDensetf.reset_default_graph()init=tf.global_variables_initializer()sess=tf.Session()K.set_session(sess)#Keraswillusethissesssi
我正在使用Python和Keras(目前使用Theano后端，但我对切换没有疑虑)。我有一个神经网络，我可以并行加载和处理多个信息源。目前，我一直在一个单独的进程中运行每一个，它从文件中加载自己的网络副本。这似乎是对RAM的浪费，所以我认为拥有一个多线程进程和一个由所有线程使用的网络实例会更有效。但是，我想知道Keras对于任一后端是否都是线程安全的。如果我在不同的线程中同时在两个不同的输入上运行.predict(x)，我会遇到竞争条件或其他问题吗？谢谢 最佳答案 是的，Keras是线程安全的，如果你稍微注意一下的话。其实在强化学习
我正在使用Python和Keras(目前使用Theano后端，但我对切换没有疑虑)。我有一个神经网络，我可以并行加载和处理多个信息源。目前，我一直在一个单独的进程中运行每一个，它从文件中加载自己的网络副本。这似乎是对RAM的浪费，所以我认为拥有一个多线程进程和一个由所有线程使用的网络实例会更有效。但是，我想知道Keras对于任一后端是否都是线程安全的。如果我在不同的线程中同时在两个不同的输入上运行.predict(x)，我会遇到竞争条件或其他问题吗？谢谢 最佳答案 是的，Keras是线程安全的，如果你稍微注意一下的话。其实在强化学习
我想知道Keras中的激活层和密集层有什么区别。由于ActivationLayer似乎是一个全连接层，而Dense有一个参数来传递一个激活函数，那么最佳实践是什么？让我们想象一个像这样的虚构网络:输入->密集->辍学->最终层最终层应该是:Dense(activation=softmax)还是Activation(softmax)？什么是最干净的，为什么？谢谢大家! 最佳答案 使用Dense(activation=softmax)在计算上等同于先添加Dense然后添加Activation(softmax)。但是，第二种方法有一个优点
我想知道Keras中的激活层和密集层有什么区别。由于ActivationLayer似乎是一个全连接层，而Dense有一个参数来传递一个激活函数，那么最佳实践是什么？让我们想象一个像这样的虚构网络:输入->密集->辍学->最终层最终层应该是:Dense(activation=softmax)还是Activation(softmax)？什么是最干净的，为什么？谢谢大家! 最佳答案 使用Dense(activation=softmax)在计算上等同于先添加Dense然后添加Activation(softmax)。但是，第二种方法有一个优点
我的输入只是一个包含339732行和两列的csv文件:第一个是29个特征值，即X第二个是二进制标签值，即Y我正在尝试在堆叠LSTM模型上训练我的数据:data_dim=29timesteps=8num_classes=2model=Sequential()model.add(LSTM(30,return_sequences=True,input_shape=(timesteps,data_dim)))#returnsasequenceofvectorsofdimension30model.add(LSTM(30,return_sequences=True))#returnsaseque
我的输入只是一个包含339732行和两列的csv文件:第一个是29个特征值，即X第二个是二进制标签值，即Y我正在尝试在堆叠LSTM模型上训练我的数据:data_dim=29timesteps=8num_classes=2model=Sequential()model.add(LSTM(30,return_sequences=True,input_shape=(timesteps,data_dim)))#returnsasequenceofvectorsofdimension30model.add(LSTM(30,return_sequences=True))#returnsaseque
我找到了examples/image_ocr.py这似乎适用于OCR。因此，应该可以给模型一个图像并接收文本。但是，我不知道该怎么做。如何为模型提供新图像？需要哪种预处理？我做了什么安装依赖:安装cairocffi:sudoapt-getinstallpython-cairocffi安装editdistance:sudo-Hpipinstalleditdistance更改train以返回模型并保存训练好的模型。运行脚本来训练模型。现在我有一个model.h5。下一步是什么？见https://github.com/MartinThoma/algorithms/tree/master/ML
我找到了examples/image_ocr.py这似乎适用于OCR。因此，应该可以给模型一个图像并接收文本。但是，我不知道该怎么做。如何为模型提供新图像？需要哪种预处理？我做了什么安装依赖:安装cairocffi:sudoapt-getinstallpython-cairocffi安装editdistance:sudo-Hpipinstalleditdistance更改train以返回模型并保存训练好的模型。运行脚本来训练模型。现在我有一个model.h5。下一步是什么？见https://github.com/MartinThoma/algorithms/tree/master/ML
