我正在使用Theano实现CNN。在论文中，我必须在训练CNN之前进行图像预处理WeextractedRGBpatchesof61x61dimensionsassociatedwitheachposeletactivation,subtractedthemeanandusedthisdatatotraintheconvnetmodelshowninTable1你能告诉我“减去平均值”是什么意思吗？告诉我这些步骤是否正确(这是我的理解)1)计算整个图像的红色channel、绿色channel和蓝色channel的平均值2)对于每个像素，从红色值中减去红色channel的平均值，从绿色值中
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
🚀欢迎来到本文🚀🍉个人简介：陈童学哦，目前学习C/C++、算法、Python、Java等方向，一个正在慢慢前行的普通人。🏀系列专栏：陈童学的日记💡其他专栏：C++STL，感兴趣的小伙伴可以看看。🎁希望各位→点赞👍+收藏⭐️+留言📝⛱️万物从心起，心动则万物动🏄♂️前言：Docker可以让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个轻量级、可移植的容器中，然后发布到任何流行的Linux系统机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口（类似iPhone的app）,更重要的是容器性能开销极低。之前文章我们提及过Dockernetwork以及几种网络模式，但没有过多的深入，那么
我想用python编写一个TensorFlowop，但我希望它是可微的(以便能够计算梯度)。这个问题问如何用python写一个op，答案建议使用py_func(没有梯度):Tensorflow:WritinganOpinPythonTF文档描述了如何仅从C++代码开始添加操作:https://www.tensorflow.org/versions/r0.10/how_tos/adding_an_op/index.html在我的例子中，我正在制作原型(prototype)，所以我不关心它是否在GPU上运行，我也不关心它是否可以从TFpythonAPI以外的任何地方使用。
过去3天，我正在尝试让一个简单的CNN进行训练。首先，我设置了一个输入管道/队列配置，用于从目录树读取图像并准备批处理。我在这个link得到了代码.所以，我现在有train_image_batch和train_label_batch，我需要将它们提供给我的CNN。train_image_batch,train_label_batch=tf.train.batch([train_image,train_label],batch_size=BATCH_SIZE#,num_threads=1)我不知道怎么做。我正在使用此link中给出的CNN代码.#InputLayerinput_layer
我想将caffe与矢量标签一起使用，而不是整数。我检查了一些答案，HDF5似乎是更好的方法。但后来我遇到了这样的错误:accuracy_layer.cpp:34]Checkfailed:outer_num_*inner_num_==bottom[1]->count()(50vs.200)Numberoflabelsmustmatchnumberofpredictions;e.g.,iflabelaxis==1andpredictionshapeis(N,C,H,W),labelcount(numberoflabels)mustbeN*H*W,withintegervaluesin{0,
我有两个归一化张量，我需要计算这些张量之间的余弦相似度。我如何使用TensorFlow做到这一点？cosine(normalize_a,normalize_b)a=tf.placeholder(tf.float32,shape=[None],name="input_placeholder_a")b=tf.placeholder(tf.float32,shape=[None],name="input_placeholder_b")normalize_a=tf.nn.l2_normalize(a,0)normalize_b=tf.nn.l2_normalize(b,0)
我的问题和问题在两段代码下面说明。损失函数defloss(labels,logits,sequence_lengths,label_lengths,logit_lengths):scores=[]foriinxrange(runner.batch_size):sequence_length=sequence_lengths[i]forjinxrange(length):label_length=label_lengths[i,j]logit_length=logit_lengths[i,j]#gettopkindicesargmax_k(labels[i,j,0,:],label_le
我有10000张一些手写数字的BMP图片。如果我想将数据提供给神经网络，我需要做什么？对于MNIST数据集，我只需编写(X_train,y_train),(X_test,y_test)=mnist.load_data()我在python中使用Keras库。我如何创建这样的数据集？ 最佳答案 您可以编写一个函数来加载所有图像并将它们堆叠到一个numpy数组中(如果所有图像都适合RAM)，或者使用包含函数flow_from_directory的KerasImageDataGenerator(https://keras.io/prepro
关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提问寻求书籍、工具、软件库等的推荐。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答。关闭6年前。Improvethisquestion重复WhataresomegoodresourcesforlearningaboutArtificialNeuralNetworks?我正在寻找一本关于不同类型的神经网络/它们的应用程序/示例的好(初级)引用书(或网站)。我没有任何特定的应用程序，我只是想知道如何使用它们。我对将它们与Python一起使用特别感兴趣，但任何语言，甚至只是理论都可以。
