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。

我需要在 model.compile 中定义指标以便以后使用它们吗？

我正在尝试训练一个模型，训练后，我想查看 TP TN FP FN、召回率、精度和灵敏度。问题 1：当我像这样编译模型时，是否需要定义所有这些指标...

python tensorflow deep-learning

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Uber Ludwig Toolbox：将生成的模型导出到 Google 平台 ML Engine

在 Uber Ludwig 工具箱中，从头开始的训练生成了以下 10 个文件：检查站 model_hyperparameters.json model_weights.data-00000-of-00001 model_weights.index model_weights.meta

tensorflow deep-learning model ludwig

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model.eval()在pytorch中做什么？

我什么时候应该使用.eval()？我知道它应该让我“评估我的模型”。如何在训练时将其关闭？使用 .eval() 的示例训练代码。

python machine-learning deep-learning pytorch

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如何优化 SLURM 脚本，以便为大型预训练网络和使用 PyTorch 的模型使用更多 GPU？

我们学校有一台带有多个 GPU 的 HPC，我正在尝试找出如何利用更多 GPU 来更快地运行我的代码，但是我在批量大小 128 时不断遇到此错误：追溯（最推荐...

deep-learning pytorch neural-network gpu slurm

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如何在 PyTorch 训练期间正确标准化权重而不绕过 Autograd？

我正在 PyTorch 中实现一个神经网络，需要在前向传递过程中标准化某些层的权重。具体来说，我想通过 L2 范数对一些外行的权重进行标准化......

python deep-learning pytorch neural-network

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从 LayoutLM 获取全文

我正在使用 LayoutLM 读取收据并从发票中获取文本。我正在使用 HuggingFace“philschmid/lilt-en-funsd”中的模型。下面给出的是代码片段： def run_inference(

python deep-learning ocr huggingface-transformers text-extraction

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summary() 函数在 cnn 中不起作用（ValueError：不支持未定义的形状。）

我正在尝试创建一个分类网络，用于从 cifar10 数据集中识别图片。当我尝试使用summary()函数时，我不断收到此错误。值错误

tensorflow machine-learning keras deep-learning vgg-net

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如何在 PyTorch 中创建 14 种疾病类别的多标签混淆矩阵？

我正在研究 14 种不同疾病类别的多标签分类任务。我已经训练了我的模型，我想生成一个多标签混淆矩阵，其中 x 轴和 y 轴

deep-learning pytorch confusion-matrix multilabel-classification multiclass-classification

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深度神经网络中的交叉验证

如何在深度神经网络中进行交叉验证？我知道要执行交叉验证，将在除一个折叠之外的所有折叠上对其进行训练，并在排除的折叠上进行测试。然后对 k f 执行此操作...

tensorflow deep-learning cross-validation

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在 Theano、Lenet5 中 Pickle 多层 CNN

我正在使用 Theano 进行图像识别，我想使用经过训练的模型创建一个预测系统。我参考了LeNet5卷积神经网络（LeNet）并训练了自己的数据，现在我想要...

deep-learning theano conv-neural-network image-recognition

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CNN 架构：对“好”和“坏”图像进行分类

我正在研究实现 CNN 的可能性，以便将图像分类为“好”或“坏”，但我对当前的架构不太满意。特点是...

python machine-learning keras deep-learning conv-neural-network

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除了卷积神经网络之外，还有其他方法可以对图像进行分类吗？

深度学习因将图像分类为不同类别而闻名。然而，我有兴趣使用任何其他能够对图像进行分类的机器学习模型。这些图像是...

machine-learning image-processing deep-learning

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将深度特征提供给机器学习分类器（随机森林）

我想将我的 CNN 深度特征提供给传统分类器，即随机森林。我不想使用 MLP（多层感知器）来对我的问题进行分类，但需要其他分类器。我有我的数据...

python machine-learning keras deep-learning classification

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使用序列数据进行多类分类，LSTM Keras 不起作用

我正在尝试对顺序数据进行多类分类，以根据源的累积读取来了解某些事件的来源。我正在使用带有 64 个的简单 LSTM 层...

machine-learning keras deep-learning lstm

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在 python 上使用 TensorRT .engine 文件进行推理

我使用Nvidia的迁移学习工具包（TLT）进行训练，然后使用tlt-converter将.etlt模型转换为.engine文件。我想使用这个 .engine 文件在 python 中进行推理。但是

python tensorflow deep-learning computer-vision tensorrt

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OSError: [WinError 126] 找不到指定的模块？

首先抱歉，我的语法可能不好。如果我在这里错过了任何解决方案，您可以给我网址，但我没有找到适合这种情况的任何解决方案。我正在学习深度学习课程，他们

python deep-learning

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使用 Keras 迁移学习的边界框回归给出 0% 的准确率。 Sigmoid 激活的输出层仅输出 0 或 1

我正在尝试创建一个对象定位模型来检测汽车图像中的车牌。我使用 VGG16 模型并排除顶层以添加我自己的密集层，最后一层有......

tensorflow machine-learning keras deep-learning object-detection

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添加我自己的密集层后，vgg16 模型的可训练参数发生了变化

vgg16_model = tf.keras.applications.vgg16.VGG16() 模型=顺序() 对于 vgg16_model.layers[:-1] 中的图层：模型.添加（层） model.summary() #去掉最后一个密集层

machine-learning deep-learning neural-network conv-neural-network vgg-net

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连接NVR访问存储的视频

我正在从事一个计算机视觉项目，我想处理商场中网络摄像机捕获的视频。为了做到这一点！一种可能的方法是访问 IP 摄像机的实时流并处理

c++ python-3.x image-processing deep-learning computer-vision

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TTS 语音克隆

我使用了coqui的开源存储库来构建语音克隆模型。它利用使用 LJSpeech 数据集训练的不同 tts_model。我使用多语言模型来使用我...

python linux deep-learning nlp text-to-speech

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