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。

keras.models.load_model("") 在 h5f.open() 上给出错误

当使用 keras.models.load 时，它会在 h5f.open(name, flags, fapl=fapl) 上抛出错误，并显示 OSError: 无法打开文件（未找到文件签名）。 DNN模型文件代码 随机导入 导入 numpy a...

python machine-learning keras deep-learning
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如何解决运行时错误：预期输入有 64 个通道，但在 Pytorch 中却得到了 16 个通道

我在 cifar 10 数据集上使用 pytorch 测试了一个相对简单的模型。 然而我遇到了这个奇怪的错误，我无法理解为什么： x_shape: 火炬.Size([64, 64, 8, 8]) [...] x_shape: 环...

python deep-learning pytorch
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dm-tree 构建轮子失败

我尝试安装 keras 但出现以下错误 错误的图片 我尝试安装 keras 但出现错误。 我还安装了轮子。 我也无法安装tensorflow。

python tensorflow keras deep-learning pip
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模块“numpy”没有属性“MachAr”？

我有一个问题。当我从“statsmodels.stats.outliers_influence”导入“variance_inflation_factor”时，出现“模块“numpy”没有属性“MachAr””错误，原因是什么？ 我曾经执行过

machine-learning deep-learning jupyter-notebook linear-regression
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Luong 注意力和 Bahdanau 注意力有什么区别？

这两个注意力机制被用在seq2seq模块中。在此 TensorFlow 文档中，将两种不同的注意力作为乘法注意力和加性注意力进行介绍。有什么区别？

tensorflow deep-learning nlp attention-model
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在神经网络训练中保留历史损失最少的模型有意义吗？

我是bp神经网络的初学者，我正在尝试使用bp神经网络解决一些物理和机械回归问题。 在学习神经网络的过程中，我发现

optimization deep-learning neural-network backpropagation
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我可以用pytorch训练（优化）f1分数损失吗

我正在构建一个如下所示的二元分类器。我可以替换 BCELoss 来优化 f1 分数吗？ 标准 = nn.BCELoss() preds = 模型（输入） 损失 = 标准（预测值，标签）

tensorflow deep-learning neural-network pytorch
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输出层Softmax激活函数的输出计算值与实际值不匹配

在下面的代码中，我将 TF Keras 模型的预测输出与手动计算的相应值（使用 Numpy 实现的 Softmax 激活）进行比较。 令人惊讶的是，他们...

tensorflow keras deep-learning
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在使用张量流训练模型时，随机卡住并导致 Windows 蓝屏崩溃

我正在尝试训练一个由 TF1 编码的 StegaStamp 模型。我将其修改为TF2的代码（使用compat.v1，禁用急切执行并禁用v2行为等）并且代码可以在CPU中运行...

tensorflow deep-learning
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用卷积层替换平均池层

我有一个内核大小为 (4,3) 的平均池层，其步长为 (4,3) 和 0 填充。我想将其转换为等效的转换层，以便在我的神经网络中实现。 所以，...

machine-learning deep-learning pytorch neural-network conv-neural-network
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如何使用训练好的pytorch模型进行预测

我有一个预训练的 pytorch 模型，以 .pth 格式保存。我如何使用它来预测单独的 python 文件中的新数据集。 我需要一份详细的指南。

python deep-learning neural-network pytorch
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为什么平均精度和宏召回率的公式是一样的

有一个问题我一直没明白。虽然宏召回率和未调整平衡精度的公式是相同的，但是有两个不同的概念 我用了sklearn的recall_score(

deep-learning
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使用 ConvNext 分类器层

Convnext的源代码里面： self.classifier = nn.Sequential( norm_layer(lastconv_output_channels), nn.Flatten(1), nn.Linear(lastconv_output_channels, num_classes) ） 当我打电话给

machine-learning deep-learning pytorch computer-vision artificial-intelligence
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如何使用坐标 X、Y 和图像训练深度学习模型？

我的任务是头影测量地标定位。 我的图像路径的坐标显示在该数据框中。 文件名 X1 Y1 /Images_data/binary0006.png 89 80 /Images_data/binary0008.png 37 70 /

python machine-learning deep-learning conv-neural-network
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如何获得青光眼模型的预测

我正在按照 Coursera 平台上的课程创建模型来预测青光眼。 我已经完成了所有事情，但仍然没有得到我想要的预测或结果。 我的代码是： 来自 k...

python deep-learning jupyter-notebook computer-vision
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TensorFlow 和 Torch 中的二元分类精度差异

我正在研究二元分类问题。在下面的 torch 代码中，我始终获得 2.5% 的准确率。 类 SimpleClassifier(nn.Module): def __init__(自身、input_size、hidden_size1、hidden_size...

python tensorflow deep-learning pytorch
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如何确定更快的 RCNN (PyTorch) 的验证损失？

我按照本教程进行对象检测： https://pytorch.org/tutorials/intermediate/torchvision_tutorial.html 以及他们的 GitHub 存储库，其中包含以下 train_one_epoch 和 evalu...

python deep-learning pytorch computer-vision object-detection
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使用 CNN 提取的特征数量

我最近在一次采访中遇到了一个与卷积神经网络（CNN）相关的问题，我希望能澄清我的理解的具体方面。 在上下文中...

deep-learning conv-neural-network
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在 PyTorch 中创建序列数据编码器时是否可以避免编码填充？

我正在尝试制作一个观察历史编码器，我的目标是建立一个模型，该模型将维度[时间、批次、特征]的可变长度序列作为输入（其中序列是填充...

python deep-learning pytorch reinforcement-learning autoencoder
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无法解决pytorch中的这个错误：RuntimeError: one of the required forgradientcomputing has been Modified by an inplace operation

我用Python编写代码并使用pytorch库来实现GAN，这是一种生成图片的方法。这是我的代码： 类重塑（torch.nn.Module）： def __init__(self, *shape): ...

python deep-learning pytorch generative
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