我尝试通过Anaconda安装Theano。它有效，但是当我输入python-i时，importtheano显示Nomodulenamed'theano'。我需要切换另一个Python解释器吗？还有，conda安装的包，如果不doubleinstall的话，在python中能找到吗？Python与Anaconda的Python有什么关系？谢谢!!! 最佳答案 我遇到了类似的问题，试图安装folium。如果您使用的是Anaconda:当您使用condainstall-cconda-forgefolium安装时，包将放置在:./anac
我目前正在尝试重现以下文章的结果。http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/我在theano后端使用Keras。在文章中，他谈到了控制最终softmax层的温度以提供不同的输出。Temperature.WecanalsoplaywiththetemperatureoftheSoftmaxduringsampling.Decreasingthetemperaturefrom1tosomelowernumber(e.g.0.5)makestheRNNmoreconfident,butalsomoreconservative
我正在4GPU机器上使用theano和千层面训练神经网络。我的.theanorc包含以下几行:[global]device=gpu0所以当我在python中执行importtheano时，我得到Usinggpudevice0:GRIDK520如果在导入theano之后，我选择使用saygpu1怎么办？我想动态地执行此操作，也就是说，不编辑.theanorc是否可能？或者甚至在运行时选择它？ 最佳答案 导入Theano后，恐怕不能再更改执行设备了。来自documentation:config.deviceStringvalue:eit
我在尝试导入Keras模块Nadam时遇到导入错误:>>>fromkeras.optimizersimportNadamTraceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inImportError:cannotimportnameNadam我可以导入和使用SGD、Adam等，但不是这个优化器。任何帮助表示赞赏。我使用以下方法安装了Keras:gitclonehttps://github.com/fchollet/keras.gitsudopython2.7setup.pyinstall我刚刚发现，如果我尝试在安装后立即使用shell导入它，Nadam
在Theano中是否有使用线性修正单元(ReLU)作为隐藏层的激活函数而不是tanh()或sigmoid()的方法？隐藏层的实现如下，据我在网上搜索到ReLU没有在Theano内部实现。classHiddenLayer(object):def__init__(self,rng,input,n_in,n_out,W=None,b=None,activation=T.tanh):pass 最佳答案 relu在Theano中很容易做到:switch(x要在您的案例中使用它，请创建一个将实现relu并将其传递给激活的python函数:def
我有两个向量v和w我想用它们制作一个矩阵m这样:m[i,j]=v[i]*w[j]换句话说，我想计算它们的外积。我可以通过使用theano.tensor.outer或向v和v添加新索引并使用dot产品。m=T.dot(v[:,numpy.newaxis],w[numpy.newaxis,:])现在，我尝试解决一个更一般的问题。我有两个矩阵(我再次称它们为v和w)，而不是两个向量v和w想计算矩阵v的每一行与矩阵w的对应行的外积(第一个矩阵中的第i_th行应乘以矩阵的第i_th行第二个矩阵)。所以，我想做这样的事情:m1=T.tensordot(v[:,:,numpy.newaxis],w[
我是Theano的新手，我想知道如何直接从脚本配置默认设置(不设置envir.variables)。例如。这是一个有效的解决方案(source):$THEANO_FLAGS=mode=FAST_RUN,device=gpu,floatX=float32pythoncheck1.py我打算提出仅由以下人员执行的相同解决方案:$pythoncheck1.py并且附加参数直接在脚本本身中设置。例如。有点像这样:importtheanotheano.set('mode','FAST_RUN')theano.set('device','gpu')theano.set('floatX','floa
我想访问SequentialKeras模型中所有层的层大小。我的代码:model=Sequential()model.add(Conv2D(filters=32,kernel_size=(3,3),input_shape=(64,64,3)))model.add(MaxPooling2D(pool_size=(3,3),strides=(2,2)))然后我想要像下面这样的一些代码来工作forlayerinmodel.layers:print(layer.get_shape())..但事实并非如此。我收到错误:AttributeError:'Conv2D'objecthasnoattri
我安装了Theano库来提高计算速度，这样我就可以使用GPU的强大功能。但是，在计算的内部循环中，会根据循环索引和几个数组的对应值计算一个新索引。然后使用该计算出的索引来访问另一个数组的元素，该数组又用于另一个计算。这是否太复杂以至于不能期望Theano有任何显着的加速？那么让我换个角度来换个角度来表述我的问题。这是GPU代码片段的示例。出于简洁的原因，省略了一些初始化。我可以在不显着增加计算时间的情况下将其转换为Python/Theano吗？__global__voidSomeKernel(constcuComplex*__restrict__data,float*__restric
我安装了Theano库来提高计算速度，这样我就可以使用GPU的强大功能。但是，在计算的内部循环中，会根据循环索引和几个数组的对应值计算一个新索引。然后使用该计算出的索引来访问另一个数组的元素，该数组又用于另一个计算。这是否太复杂以至于不能期望Theano有任何显着的加速？那么让我换个角度来换个角度来表述我的问题。这是GPU代码片段的示例。出于简洁的原因，省略了一些初始化。我可以在不显着增加计算时间的情况下将其转换为Python/Theano吗？__global__voidSomeKernel(constcuComplex*__restrict__data,float*__restric
