tensorflow

7गर्मी

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tensorflow tf.estimator का उपयोग कर प्रारंभिक रोक?

मैं tensorflow v1.4 का उपयोग कर रहा हूँ। मैं 5 युग के धैर्य के साथ सत्यापन सेट का उपयोग कर प्रारंभिक रोकना चाहता हूं। मैंने वेब पर खोज की है और पता चला है कि ValidationMonitor नामक एक फ़ंक्शन होता था

10गर्मी

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केरास में टाइमडिस्ट्रिब्यूटेड परत की भूमिका क्या है?

मैं समझने की कोशिश कर रहा हूं कि केरास में टाइम डिस्ट्रिब्यूटेड रैपर क्या करता है। मुझे लगता है कि टाइम डिस्ट्रिब्यूटेड "इनपुट के प्रत्येक अस्थायी टुकड़े पर एक परत लागू करता है।" लेकिन मैंने कुछ प्रयो

9गर्मी

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टेन्सफोर्लो: पदानुक्रमित सॉफ़्टमैक्स कार्यान्वयन

मुझे वर्तमान में वेक्टर द्वारा प्रतिनिधित्व किए गए टेक्स्ट इनपुट हैं, और मैं अपनी श्रेणियों को वर्गीकृत करना चाहता हूं। क्योंकि वे बहु-स्तरीय श्रेणियां हैं, मेरा मतलब Hierarchical Softmax का उपयोग करन

5गर्मी

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ऑब्जेक्ट डिटेक्शन एपीआई

में डेटा एग्मेंटेशन विकल्पों का उपयोग करने में त्रुटि मैं नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए .config फ़ाइलों में data_augmentation_options का उपयोग करने की कोशिश कर रहा हूं, विशेष रूप से एक ssd_mobilen

5गर्मी

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ऑब्जेक्ट डिटेक्शन एपीआई में डेटा एग्मेंटेशन: random_image_scale

मैं ऑब्जेक्ट डिटेक्शन एपीआई, विशेष रूप से random_image_scale की डेटा एग्मेंटेशन सुविधाओं का उपयोग करने का प्रयास कर रहा हूं। थोड़ा सा खोना मुझे यह क्रिया कार्यान्वित करने के लिए मिला (नीचे चिपकाया गया

9गर्मी

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टेंसरफ्लो: avg_pool क्यों एक तरंग आयाम को अनदेखा करता है?

मैं चैनल आयाम पर आगे बढ़ने का प्रयास कर रहा हूं, और निम्न कोड आश्चर्यजनक व्यवहार प्रदर्शित करता है। यह मेरी उम्मीद है कि tf.nn.max_pool और tf.nn.avg_pool को समान आकार के टेंसर का उत्पादन करना चाहिए जब

6गर्मी

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टेन्सफोर्लो

में बदलते आकार के साथ इनपुट कैसे खिलाया जाए मैं प्लानर वक्र के साथ एक नेटवर्क को प्रशिक्षित करना चाहता हूं, जिसे मैं (L,2) आकार के साथ numpy arrays के रूप में प्रस्तुत करता हूं। संख्या 2 के लिए खड़ा ह

5गर्मी

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tf.Estimator

का उपयोग करते समय हानि लॉगिंग संदेशों की आवृत्ति को कैसे नियंत्रित करें I TF 1.4 का उपयोग कर रहा हूं। मेरा प्रश्न tf.estimator.Estimator के बारे में है। मैं जैसे, "नुकसान और कदम" जानकारी संदेशों की आव

5गर्मी

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टेन्सफोर्लो सेवा: प्रत्येक मॉडल

के लिए जीपीयू मेमोरी के एक अंश का उपयोग करके मेरे पास तैनाती के लिए मेरे निपटारे में एक जीपीयू है लेकिन कई मॉडलों को तैनात करने की आवश्यकता है। मैं पहले जीपीयू मेमोरी को पहले तैनात मॉडल में आवंटित नही

6गर्मी

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आकृति (20,310,310) से आकार में इनपुट सरणी (20)

पर प्रसारित नहीं कर सका मैं डीआईसीओएम फाइलों का उपयोग कर फेफड़ों के कैंसर नोड्यूल का पता लगाने की कोशिश कर रहा हूं। कैंसर का पता लगाने में मुख्य कदमों में निम्नलिखित कदम शामिल थे। 1) Preprocessing