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。

尝试导出引用“未跟踪”资源 Tensor("272554:0", shape=(), dtype=resource) 的函数

我目前在这个项目中使用CoAtNet0，但我似乎无法保存模型。希望有人可以指导我如何修复错误或者是否有其他方法来保存模型？代码错误我...

python machine-learning deep-learning transformer-model transfer-learning

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训练神经网络模型时精度低且损失高

我正在开发一个使用人工神经网络的入场预测系统。我在训练模型时损失很大。以下是与数据集和模型相关的必要信息。数据集：对于我上校...

tensorflow keras deep-learning loss-function multilabel-classification

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将 LSTM 模型从 cpu 传输到 GPU

我有一个非常简单的 LSTM 模型，它是在张量流中构建的，并且可以在 CPU 上运行。但是，我想在 GPU 上使用这个模型。对于pytorch，我已经定义了设备等，但是对于tensorflo...

python tensorflow deep-learning gpu lstm

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为什么我们需要 keras model.fit() 中的 y 变量

我正在使用手写数字数据集。数据加载如下： (X_train, y_train), (X_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data() 这是神经网络创建的代码...

python tensorflow machine-learning deep-learning digits

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错误：“bitwise_and_cpu”未针对“Float”实现

我希望为 ResNet50（预训练）模型生成 Intersection over Union (IoU) 分数。这是我计算 IoU 分数的函数： def IoU(预测: torch.Tensor, 目标: torch.Tensor): 我=（

python image-processing deep-learning pytorch image-segmentation

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我的自定义layernorm函数有什么问题？

将 numpy 导入为 np 进口火炬导入 torch.nn.function 作为 F def layer_norm(x, 权重, 偏差, eps=1e-6): # x 形状：[bs, h, w, c] # 计算空间维度的均值和方差...

machine-learning math deep-learning pytorch computer-vision

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添加批量归一化会降低性能

我正在使用 PyTorch 实现基于骨架的动作识别的分类网络。该模型由三个卷积层和两个全连接层组成。这个基本模型给出了...

python deep-learning pytorch batch-normalization

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为什么我的模型（使用 GATv2conv）陷入了损失？（预测每个节点的值相同）

我正在尝试使用 Pytorch 创建几何深度学习模型。我有大约 5000 个图表，它们分为训练集、验证集和测试集。每个图都有一个“正确”节点...

python deep-learning pytorch pytorch-geometric

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从列数据中对表标题进行分类

我有一大组包含数字和文本数据的 CSV；这是一个示例：公司编号公司名称组号货币数量 ... 8494494 艾克美公司 F942G 欧元 1.56 美元 ... 9283422A 沃尔玛 XXH3F3 澳元 5.64 美元 ....

machine-learning deep-learning classification prediction word-embedding

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训练 IP-Adapter plus 模型后出现推理错误

我从https://github.com/tencent-ailab/IP-Adapter下载了软件包运行命令来训练 IP-Adapter plus 模型（输入：文本 + 图像，输出：图像）：加速启动 --num_processes 2 --

machine-learning deep-learning pytorch transformer-model stable-diffusion

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澄清使用多个 GPU 时的批量大小

观看此视频后，在此处输入链接描述（仅需要时间戳 00:25s - 1:20s），我想确认必须传递给数据加载器的批量大小。该视频指出“效果...

deep-learning pytorch-lightning

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pytorch中实现的vgg16的训练损失并没有减少

我想在pytorch中尝试一些玩具示例，但是训练中训练损失并没有减少。这里提供了一些信息：模型是 vgg16，由 13 个卷积层和 3 个密集层组成......

machine-learning deep-learning pytorch vgg-net

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深度学习图像异常检测

我想创建一个深度学习模型（最好使用 Tensorflow/Keras）来进行图像异常检测。我所说的异常检测本质上是 OneClassSVM。我已经尝试过 sklearn 的

deep-learning autoencoder anomaly-detection

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最先进的传感器异常检测

我正在研究异常检测问题。我有一个记录情景时间序列数据的传感器。例如，传感器偶尔会激活 10 秒并以毫秒记录值

machine-learning time-series deep-learning anomaly-detection

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DQN 性能摇摆不定

我正在使用 DDQN 进行经验回放，就像本教程中的那样 https://pytorch.org/tutorials/intermediate/reinforcement_q_learning.html 除了我通过模糊使问题变得更加困难......

deep-learning reinforcement-learning q-learning dqn

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如何在Python桌面应用程序中加载Keras模型而不导入Keras？

我有一个经过训练的 Keras 模型，保存为 model.h5，我通常会使用 keras.models.load_model("model.h5") 加载它。我目前正在开发一个带有 GUI 的 Python 桌面应用程序......

python tensorflow keras deep-learning pyinstaller

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为什么要使用组合损失函数进行分割和分类

我最近尝试通过提供附加到最后一个编码块的附加分支来修改一维数据的U-NET模型，其目的是将数据分类为...的十八个区域

python-3.x deep-learning tf.keras loss-function

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Tensorflow 返回相同的预测

我正在尝试制作我的第一个张量流模型，但是我遇到了一些问题。看起来它使火车正确，但是当它进行预测时，它只返回（几乎）总是相同的值。哈...

python tensorflow neural-network deep-learning

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将 Conv2d 转换为 Linear

我有一个 PyTorch Conv2d 层： Conv2d(96, 1000, kernel_size=torch.Size([10, 10]), 步长=(1, 1)) 我知道 Conv2d 层是 Linear 层的特例。如何将 Conv2d 图层转换为

deep-learning pytorch

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tensorflow.keras.layers.MultiHeadAttention 警告查询层正在破坏遮罩

我正在使用tensorflow==2.16.1构建一个变压器模型，其中一层是tensorflow.keras.layers.MultiHeadAttention层。我在下面的 TransformerBlock 中实现了注意力层...

tensorflow keras deep-learning transformer-model multihead-attention

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