Perguntas com a marcação «keras»

Keras é uma biblioteca de rede neural minimalista e altamente modular, escrita em Python.





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Multi GPU em keras
Como você pode programar na biblioteca keras (ou tensorflow) para particionar o treinamento em várias GPUs? Digamos que você esteja em uma instância do Amazon ec2 com 8 GPUs e que gostaria de usá-los para treinar mais rapidamente, mas seu código é apenas para uma única CPU ou GPU.


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RNN's com vários recursos
Eu tenho um pouco de conhecimento autodidata trabalhando com algoritmos de Machine Learning (o material básico do tipo Floresta Aleatória e Regressão Linear). Decidi ramificar-me e começar a aprender RNN's com Keras. Ao analisar a maioria dos exemplos, que geralmente envolvem previsões de ações, não consegui encontrar nenhum exemplo básico …

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Como o Keras calcula a precisão?
Como o Keras calcula a precisão a partir das probabilidades classwise? Digamos, por exemplo, temos 100 amostras no conjunto de teste que podem pertencer a uma das duas classes. Também temos uma lista das probabilidades de classe. Qual limite o Keras usa para atribuir uma amostra a uma das duas …




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Keras vs. tf.keras
Estou um pouco confuso ao escolher entre Keras (keras-team / keras) e tf.keras (tensorflow / tensorflow / python / keras /) para o meu novo projeto de pesquisa. Há um debate em que Keras não pertence a ninguém, então as pessoas ficam mais felizes em contribuir e será muito mais …

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Usando o TensorFlow com a GPU Intel
Eu sou um novato em aprendizado profundo. Existe alguma maneira agora de usar o TensorFlow com GPUs Intel? Se sim, por favor, aponte-me na direção certa. Caso contrário, informe-me sobre qual estrutura (se houver) (Keras, Theano etc.) posso usar para o meu controlador gráfico integrado ao processador Intel Corporation Xeon …
20 tensorflow  keras  theano  gpu 


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Como obter precisão, F1, precisão e recall, para um modelo keras?
Quero calcular a precisão, recall e pontuação F1 para o meu modelo binário KerasClassifier, mas não encontro nenhuma solução. Aqui está o meu código real: # Split dataset in train and test data X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(normalized_X, Y, test_size=0.3, random_state=seed) # Build the model model = Sequential() model.add(Dense(23, …

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