deep-learning 相关问题

深度学习是一个机器学习领域，其目标是使用“深层”（由多层组成）的特殊神经网络架构来学习复杂的功能。此标记应用于有关深度学习体系结构实现的问题。一般机器学习问题应标记为“机器学习”。包括相关软件库的标签（例如，“keras”或“tensorflow”）是有帮助的。

Len 函数在 python 中返回不同的值

我正在使用一个名为 chitra.link 的库-https://chitra.readthedocs.io/en/latest/chitra/coordinates/ 我基本上写了一个函数来接收图像及其边界框数据（一个图像可以包含多个...

python image-processing deep-learning computer-vision

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GRU 检测未知攻击

我是神经网络的初学者，我想问一个我不知道如何实现的问题。我构建了一个用于攻击多分类的 GRU 网络。我在 4 个攻击类别上训练了 GRU 模型......

python deep-learning lstm recurrent-neural-network gru

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Tensorflow seq2seq - 最多保持三个检查点不工作

我正在写一个 seq2seq 并且只想保留三个检查点；我以为我是通过以下方式实现的： checkpoint_dir = './training_checkpoints' checkpoint_prefix = os.path.join(checkpoint_d...

python tensorflow deep-learning nlp seq2seq

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遇到 TypeError: empty(): argument 'size' must be tuple of SymInts, but found element of type str at pos 3

我遇到了 TypeError: empty(): argument 'size' must be tuple of SymInts, but found element of type str at pos 3 我是这个深度学习领域的新手，只是想修改一个

deep-learning conv-neural-network fcntl

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subprocess.CalledProcessError: 命令 '['ninja', '-v']' 返回非零退出状态 1

帮助！当我在 2080ti 中运行我的“semanticstylegan”代码时，一切正常。但是当我切换到 RTX 3090 时，出现了问题！！程序无法运行。环境是： ...

python machine-learning deep-learning pytorch computer-vision

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使用 LSTM 和 keras 进行时间序列预测的分类变量

我有一个 LSTM 模型 (keras)，它接收 6 个变量的过去 20 个值作为输入，并预测其中 3 个变量的未来 4 个值。换句话说，我有 6 个时间序列，我正在尝试

python deep-learning keras lstm categorical-data

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建立深度学习模型进行错误严重性预测

能否构建一个深度学习模型来将软件错误分类为阻碍、次要、主要、关键、微不足道或正常？或仅将二进制分类为严重 [如果错误是障碍，主要或严重...

python machine-learning deep-learning multiclass-classification

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RuntimeError：加载 state_dict 时出错

我有以下 PyTorch 模型：导入数学从 abc 导入抽象方法将 torch.nn 导入为 nn 类 AlexNet3D（nn.Module）： @抽象方法 def get_head（自我）：经过定义

python deep-learning pytorch

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差分调用激活函数

在学习tensorflow的过程中，遇到了一个问题。有两种定义激活函数的方法。 activation = 'relu' 和 activation = tf.nn.relu 我想知道它们之间的区别。（其实我

python tensorflow machine-learning deep-learning activation-function

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在我的 PyTorch 模型中绘制训练和验证损失曲线

我使用以下代码开发了我的模型。类 MyDataset（数据集）： def __init__（自我，数据）： self.data = data.drop('cnt', axis=1).values self.targets = data['cnt'].values ...

python matplotlib deep-learning pytorch training-data

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在没有足够视频 RAM 的 GPU 上推断大型语言模型

我正在尝试一些在台式机上运行下载的语言模型的实验。具体来说，到目前为止，Bloom 3B 和 7B 在具有 32GB RAM、2 核 CPU 且没有 GPU 的机器上运行。（在整个问题中...

machine-learning memory deep-learning gpu language-model

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Problems to conver .py file to .exe file, .exe file converted are HUGE

我在将 PROGRAM 1 从 .py 转换为 .exe 时遇到问题，我希望有人能帮助我，总而言之，PROGRAM 1 是一个接受“email.eml”文件并对其进行扫描并将其归类为垃圾邮件的程序。 ..

python deep-learning google-colaboratory pyinstaller

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为什么 Adversarial Autoencoders 不能工作

将张量流导入为 tf 从 tensorflow.keras 导入图层、模型 # 设置超参数 latent_dim = 100 图像形状 = (28, 28, 1) batch_size = 64 纪元 = 50 # 加载并预处理数据 (

deep-learning training-data autoencoder generative-adversarial-network

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路径/目录问题（用python chollet深度学习）

我正在使用 Chollet 的教科书“使用 Python 进行深度学习”，并且正在研究其中一个示例。我的代码几乎与他的相同，但我收到目录错误。这里...

python deep-learning neural-network conv-neural-network image-classification

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AttributeError：模块“tensorflow”没有属性“get_variable”

我正在尝试运行这行代码： var_init_1 = tf.get_variable("var_init_1", [1, 2], dtype=tf.int32, initializer=tf.zeros_initializer) 打印（var_init_1.shape）它应该给出一个输出...

python python-3.x tensorflow deep-learning

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如何迭代 Dataloader 直到看到大量样本？

我正在学习 pytorch，我正在尝试实现一篇关于 GAN 渐进式增长的论文。作者在给定数量的图像上训练网络，而不是给定数量的 epoch...

python deep-learning pytorch dataloader

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Cuda out of Memeory Errro when Loading ImageNet dataset

我在加载 ImageNet 数据时遇到问题。我想从图像中提取特征并将它们保存在矩阵中（图像数量，特征大小）。我的 GPU 是带有 24 GB 内存的 Nvidia Quadro RTX 6000。我明白了……

deep-learning pytorch cuda

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我可以用什么方法通过强化学习来预测概率分布？

我想知道我可以使用哪些方法来预测概率分布。本人想学习的AI模型信息如下：输入：特征向量，权重向量，结果值（

deep-learning reinforcement-learning probability-distribution

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使用具有近因偏差的因果卷积进行时间序列预测

我有一个时间序列预测问题，我想在其中使用扩张因果卷积。我知道在这个问题中，最近的数据更相关。有很多噪音所以正则化是

deep-learning time-series conv-neural-network

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Tensoflow：形状必须至少为 3 级，但对于 '{{node bidirectional/forward_lstm/lstm_cell_1/BiasAdd}} 为 2 级

我正在尝试在 tensorflow keras 中使用形状为 (2,128,128,64) (channels_first) 的多模式 3D 图像构建模型。代码如下： tf.keras.backend.set_image_data_format('通道...

python tensorflow keras deep-learning lstm

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