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。

联邦学习实现代码显示一个RuntimeError: all elements of input should be between 0 and 1

` 进口手电筒将 torch.nn 导入为 nn 导入 torch.optim 作为优化从 torch.utils.data 导入 DataLoader，数据集将 numpy 导入为 np 从 sklearn.datasets 导入 load_breast_cancer 来自 sklearn.

deep-learning pytorch runtime-error pytorch-lightning federated-learning

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从输出中删除一个维度

我构建了这个简单的 LSTM 模型，它提供与我的输入相同的 3 维输出。但我的目标数据是二维的。有什么方法可以平均出特定访问中的输出。

python tensorflow keras deep-learning lstm

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改进深度学习模型以检测可变条件下的火车车厢间隙

我们的团队从具有不同背景和距铁轨距离的不同摄像机位置记录行驶中的火车的视频流。我们的任务是收集每辆货车的信息，这需要...

machine-learning deep-learning pytorch computer-vision self-supervised-learning

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使用测试值预测未来价值

我是机器学习和预测的新手。目前，我正在做一个关于预测的项目。我尝试使用此处的代码来运行我的数据集。总的来说一切都很好，但在...

python deep-learning regression forecasting

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注释一个动作

我有一个设施的视频数据，我想为某些动作标注这个数据。人们在这个设施中使用机器工作。这是一项危险的工作，我们希望确保人们这样做......

deep-learning computer-vision artificial-intelligence data-annotations

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如何将所有张量设置到cuda设备？

项目需要在GPU上计算，但是手动切换每个张量.to(device)太长了。我用过这个，但张量仍然保留在 cpu 上。有问题的图片如果 torch.cuda.is_avail...

python deep-learning pytorch

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RuntimeError: 张量 a (61) 的大小必须与张量 b (64) 在非单维维度 3

有人知道这里的错误是什么吗？我已经查看了其他 StackOverflow 线程或 PyTorch 论坛线程，但我没有找到任何东西 😕 我的数据集来自 https://github.com/skyatmoon/

python tensorflow deep-learning pytorch neural-network

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我的 ML 模型在 FQI 算法的 2. 迭代中循环使用多个单记录预测，因此它从不训练

我正在尝试在 AWS SageMaker 上的 tensorflow keras 上实施 FQI 算法。以下是进口商品：将 tensorflow 导入为 tf 从 tensorflow.keras.utils 导入 to_categorical 来自 tensorflow.keras.mod...

machine-learning keras deep-learning neural-network amazon-sagemaker

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Jupyter notebook 内核快死了

我正在尝试创建一个用于图像分类的卷积神经网络。我遇到一个问题，我的代码的最后两个单元导致我的内核死机。这是我的代码：导入 numpy a...

python deep-learning jupyter-notebook conv-neural-network

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使用 TensorFlow 实现多个图形处理器的问题

我正在尝试针对多 GPU 气味运行图像分类模型，我的数据集非常大，我必须使用 image_dataset_from_directory 策略 = tf.distribute.MirroredStrategy() 打印（'N ...

tensorflow deep-learning image-classification

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神经网络的Python误差计算问题

total_error = (target - output)**2 如果 total_error != 0: 对于范围内的图层（len（self.weights））：对于范围内的 weight_list（len（self.weights[layer]））：对于范围内的重量（len（s ...

python deep-learning neural-network

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神经网络的权重在训练后大部分为 1.0 或 -1.0

在具有 10 个随机初始化的泄漏 ReLu 输出神经元的 MNIST 数据集上训练后，我的神经网络的几乎所有权重都是 1.0 或 -1.0。这是源代码：https://github.com/M...

c deep-learning neural-network artificial-intelligence mnist

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Win 11 上用于深度学习 wsl 的 GPU

我看到 Windows 识别两个 GPU，我看到附加的输出。对于 Disp.A 它炫耀。我假设 gpu.1 没有被用于显示。但是当我运行我的 T5 模型（pytorch）时，它会抛出一个 e...

deep-learning pytorch gpu windows-subsystem-for-linux

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为什么 LSTM 会产生 NaN 损失？

我正在实施我的 LSTM 模型来检测讽刺（二进制）。我写了以下代码：模型=顺序（） model.add(嵌入(vocab_size, embed_dim, weights=[embed_matrix], input_le...

machine-learning keras deep-learning neural-network

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pyTorch 中的简单线性回归 - 为什么损失随着每个时期的增加而增加？

我正在尝试使用 PyTorch 制作一个简单的线性回归模型，以根据实际温度 temp 预测感知温度 atemp。我不明白为什么这段代码会导致损失增加......

python machine-learning deep-learning pytorch linear-regression

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无法使用 Keras 初始化两个不同的分词器

对于拼写纠正任务，我构建了一个包含 LSTM 和注意力机制的 seq2seq 模型。我使用 Keras 进行字符级标记化。我初始化了两个不同的分词器，一个用于拼写错误的句子......

python keras deep-learning tokenize seq2seq

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是否可以使用低精度训练深度学习模型，然后以高精度对其进行微调？

假设一个 BERT 模型在 fp16 上训练，然后在 fp32 上针对特定任务进行微调，这会导致准确性提高还是降低？它可以在 GPU 上占用更少的内存，训练时间将......

tensorflow deep-learning pytorch huggingface-transformers bert-language-model

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我的神经网络在测试数据上表现不佳，但在训练数据上的准确率非常高，这可能是什么原因？

我尝试开发一个简单的模型来解决多分类问题。我在 Kaggle 上找到了一个包含 25k+ 条推文的数据集，这些推文标有文本的情绪（正面、中性、负面...

python tensorflow machine-learning keras deep-learning

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为什么我在 pytorch 中训练和测试时准确度为 0？

我正在使用元路径进行嵌入。我加载了一个异构图形数据集。我使用 pytorch-geometric 文档制作了这个。这是有关数据集的信息。异数据（发布={ ...

python deep-learning word-embedding graph-data-science

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为什么我的神经网络不学习异或问题？

我是 pytorch 的新手，并尝试学习异或问题（有一些噪音）。当然，我知道我必须使用多层和它们之间的非线性。但是我的网络仍然没有学到任何东西......

machine-learning deep-learning pytorch neural-network xor

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