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。

使用 tensorflow keras 训练模型时，如何每 10 个 epoch 打印一行日志？

当我用以下模型拟合模型时： model.fit(X, y, epochs=40, batch_size=32, validation_split=0.2, verbose=2) 它为每个纪元打印一个日志行：纪元 1/100 0s - 损失：0.2506 - 累积：0.5750 - val_los ...

python tensorflow keras deep-learning callback

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higher work with huggingface（拥抱脸，HF）模型吗？例如ViT?

ViT 的当前错误：追溯（最近一次通话）：文件“/lfs/ampere3/0/brando9/diversity-for-predictive-success-of-meta-learning/div_src/diversity_src/experiment_mains/main_maml_tor ...

machine-learning deep-learning pytorch meta-learning higher

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错误形状的 Java Deeplearning4j 图像

我有一个关于 Java 和机器学习的小问题。我用 Keras 训练了一个模型，当我使用 Python 预测图像时它按预期工作。训练模型的形状是 [ ...

java tensorflow keras deep-learning deeplearning4j

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采用在 PCA 上训练的模型的 Jacobian 减少数据

我正在研究具有 15 个连续的非标准化输入和 3 个输出的回归问题。我正在使用 Pytorch 来训练一个神经网络，以使用我拥有的数据集来解决这个问题。我也想要...

python machine-learning scikit-learn deep-learning pytorch

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自定义对象检测模型未检测到 Python 脚本中的正确坐标，但在 CLI 中运行完美

我已经使用 YOLOv8 训练了一个自定义对象检测模型来检测图像中的号码/车牌。当我使用命令行界面测试模型时，它工作正常并给出了正确的边界...

python image tensorflow deep-learning yolo

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依赖不满足：libdcmtk14

我正在尝试在我的 Linux PC (Ubuntu) 上安装 ASAP，这是一个自动幻灯片分析平台。我尝试以多种方式安装它。首先，我尝试通过右键单击并使用来安装它...

ubuntu installation deep-learning

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AttributeError: 'Trainer' 对象没有属性 'lr_find'

`pytorch lightning中的Trainer对象不能使用lr_find trainer = L.Trainer(max_epochs=34, accelerator="auto", devices="auto") 1) 调谐器 = L.pytorch.tuner.Tuner(trainer)

python deep-learning pytorch neural-network pytorch-lightning

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在 tensorflow-addon 中实现“WeightNormalization”层时发现类型错误

当我按照在 tensorflow-addons 中实现的“WeightNormalization”包装器的示例代码时，我发现了以下错误。环境是操作系统：Ubuntu 18.04LTS Tensorflow：2.11（最新的 gpu），

python-3.x deep-learning tensorflow2.0 tensorflow-addons

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是否可以不使用dict，将这三个张量组合成一个大张量作为模型输入？

我有一个ANN网络，而不是我需要一个结合这三个张量作为输入的dict，例如，模型 = MyNetwork("我的路径") 虚拟输入 = {} dummy_input[“input_ids”] = torch.

python deep-learning pytorch neural-network

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选择哪种算法，需要做哪些预处理步骤？

我有一个包含 484 行和 69 列的数据集。自从没有。列数非常高，模型的准确度很差（在 10% 到 20% 之间）。这也是多类分类问题。