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。
我正在尝试理解神经网络学习背后的直觉。我了解它背后的数学原理,并且已经尝试通过分析来解决它。在从 sc 编码多层感知器时......
目前,我正在构建一个新的基于 transformer 的模型,其中包含 huggingface-transformers,其中的注意力层与原始模型不同。我使用 run_glue.py 来检查我的模型在...上的性能
如何从 Kaggle notebook 将 pytorch 模型保存到 Google 驱动器?
每次我在Kaggle notebook上训练完一个模型,我都需要先把它下载到我的PC上,然后再上传到Kaggle Dataset或我的Google Drive上进行下一次训练。我觉得这个过程很累……
输入=层。输入(形状=输入形状) # 第一层 x = layers.Conv2D(128, (11, 11), strides=(4, 4), activation='relu', kernel_initializer=tf.random_normal_initializer(mean=0.0, std...
如何在 Conda 中的 M2 Mac air 上安装 python3.6
我应该使用 python 3.6 版本,因为我需要加载 imageatm 包并且它支持 python 3.6。 conda create -n ~~~ python=3.6 使错误行像
如何将 4 位 LLAMA 权重与 LoRA 权重融合到一个 .pt 文件中?
我按照本手册得到了 llama-7b-hf-int4(得到了 llama-7b-4bit.pt)和 samwit/alpaca7B-lora(得到了 adapter_model.bin)。现在我想将它们合并成一个 .pt 4 位模型。如何做这样的事情...
我是 ML 的绝对新手,确实遇到了以下问题。如果这个句子包含信息,我需要训练一个可以从文本中提取句子(或其中的一段)的模型......
我需要一个单词对齐工具,也许是一些深度学习网络。我找到了 GIZA++,但我只想在 python 上使用它而不是训练它。我在哪里可以下载不同语言的即用型权重? ...
我是深度学习的新手,我遇到了一些错误。 这是我的代码: 导入操作系统 进口汽车 进口卡纳罗 将 numpy 导入为 np 将 cv2 导入为 cv 进口气相色谱 将 matplotlib.pyplot 导入为 plt 来自张量...
如何得到混淆矩阵?我不明白这个问题 输出: 代码的输出看起来像这样 (10729, 3) (10729,) [[0。 0. 1.] [0。 1. 0.] [0。 0. 1.] [0。 0. 1.] ...
为什么我的 ESRGan python 代码会产生棋盘工件?
这是我的 ESRGan 代码并为我生成棋盘工件,但我不知道为什么: def preprocess_vgg(x): """取一个HR图像[-1, 1],转换为[0, 255],然后输入...
遍历图像路径并在子图中显示每个图像 对于我,枚举中的 img_path(pneumonia_images): sp = plt.subplot(2, 4, i+1) sp.axis('关闭') # 使用 Matplotlib 的 imre 读入图像...
data_dir = ("__音频文件夹的路径__") data_file = os.path.join(data_dir, r"__转录文本csv的路径") data = pd.read_csv(data_file) 特征 = [] 标签 = [...
我是 OpenCV 的新手,我想知道如何找到图像中垂直线的坐标。我有一个样本图像 图像 有 4 条垂直线,我喜欢坐标 o...
错误: ---------------------------------------------- -------------------------- InvalidArgumentError Traceback(最后一次调用) ...
ValueError:调用层“tf.concat_19”(类型 TFOpLambda)时遇到异常 我的图像形状是 (64,64,3) 这些是我为生成器制作的下采样和上采样函数 &
我正在尝试构建一个变分自动编码器。我在运行 model.fit 时遇到错误,我不明白
时代 1/10 TypeError Traceback(最后一次调用) 在() 1 # 火车模型 ----> 2 model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=16,
Pytorch-forecasting:: Univariate AssertionError: filters should not remove entries all entries
我尝试使用 Pytorch-Forecasting 进行单变量预测。 但是我在 TimeSeriesDataSet 上遇到了以下错误 AssertionError:过滤器不应删除所有条目 - 检查 编码器/解码器
连接两个数据集以提供两个模型时遇到问题。我该如何解决? 这是我的体系结构的示例: # 连接两个数据集 network_data = pd.concat([network_data1,
嗨,我想在密集层之后重塑一个层,但它返回有趣的错误。这是代码 codings_size=10 decoder_inputs = tf.keras.layers.Input(shape=[codings_size]) # x=tf.keras.layers.Flatten(