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有一个问题，我需要在Keras中更改图层权重的小数精度。有什么解决方案吗？我知道有一种方法可以在16/32/64之间改变权重的格式，但我真正想做的是将权重限制在特定的数字上，例如， 一组权重:将1.0454446更改为1.0454000，类似于floor()函数 是否有一些用于该操作的模块函数或者无论如何，我
浏览 21提问于2020-04-25得票数 0
我希望增加产品卷字段中显示的小数，或者将单元更改为更小的。默认情况下，它是m^3，当然，对于我的产品大小来说，这太高了。字段是"product.template".的一部分，是“音量”的一部分
是否有一种没有继承模块的方法来做到这一点？
浏览 4提问于2017-12-22得票数 3
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我有一个第三方的图书馆，可以从实验室的天平上读取数值。这个库接口了许多比例模型，每个模型都有自己的精度。在我的C++应用程序(使用该库)中，我需要做的是从刻度(双倍格式)中读取权重值，并将其打印出来，同时考虑刻度精度(因此，为用户提供读取该值的刻度精度信息)。因此，连接具有2个小数精度的小数位数时，输出应为例如
浏览 1提问于2017-03-15得票数 0
我正在keras中训练神经网络，我达到了一个经典的极限-我的训练精度随着时代的增加而提高，但我的验证精度在9个时代之后会下降(见图)。 ? 我想知道我是否可以通过执行以下操作来避免验证精度的下降:如果时期导致验证精度的提高，则使keras net仅接受每个时期之后对权重的更改，否则重置为时期之前的
浏览 15提问于2019-09-01得票数 0
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我正在使用TensorFlow 1.14并测试TensorRT；正如我在文档中看到的那样，TensorRT支持3种精确模式："FP32“、"FP16”和"INT8“。因此，我想知道TensorFlow的默认精确模式是什么；我想它是FP32，但我不完全确定这一点？
浏览 5提问于2020-09-02得票数 1
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我有一个Keras模型，最后一行如下：err = keras.losses.categorical_crossentropy(tf.convert_to_tensor(y_true, np.float32，0.10646823157343649
模型的精度从我<
浏览 5提问于2019-12-10得票数 2
我有以下简单的神经网络(只有一个神经元)来测试Keras的sigmoid激活和binary_crossentropy的计算精度：model.add(Densesigmoid'))为了简化测试，我手动将唯一的<em
浏览 1提问于2018-09-01得票数 8
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我最近开始了解Keras中的Modelcheckpoint回调。但它只能监控验证准确性或训练Acc。当验证精度达到最大时，它可以节省最佳模型权重。但该模型可能与验证数据过度拟合。因此，我觉得也有必要监控训练的准确性。我想保存验证精度最高且训练精度也很好的模型。有没有办法或者回调？谢谢
浏览 0提问于2018-08-17得票数 0
我是一名研究人员，我的实验室目前正在评估使用Here.com的地理编码器作为谷歌地图的替代方案的可能性。我们在地理编码器中遇到了一些关于精度的主要问题，因为使用默认的5个小数限制可以区分的最小距离大于我们正在进行地理编码的大约25%的宗地之间的距离。有没有办法提高地理编码器的精度？我在文档<e
浏览 9提问于2020-01-23得票数 1
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你好，StackOverflow世界，Magento使用4位小数位作为重量属性，我希望使用它-到6位小数点计算重量的运费，仅在后端。现在请允许我在magento CE 1.9中如何提高重量的十进制精度。
谢谢
浏览 4提问于2015-04-21得票数 2
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深层神经网络权重的评价
、、、、
我有一个受过训练的DNN，我已经把体重倒入档案里了。我正在对这些权重执行一些操作，并再次将新转换的权重转储到另一个文件中。还有别的方法可以比较精确度吗？
谢谢。
浏览 1提问于2016-11-29得票数 0
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我使用LSTM进行时间序列预测，我的数据是高度倾斜的，类权重197.16865807 : 0.50127117我的模型如下所示= True), tf.keras.layers.Dense(1,activation我试着调整类的权重，但似
浏览 0提问于2020-03-17得票数 1
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我正在使用Keras。我正在训练我的神经网络，并使用提前停止。我的耐心是10，验证损失最小的时期是15。我的网络运行到25个时期，然后停止，但如果我理解正确，我的模型是具有25个时期的模型，而不是15
有没有简单的方法可以恢复到15个时期的模型，或者我需要重新实例化模型并运行15个时期？
浏览 11提问于2019-07-05得票数 1
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padding-bottom: 0.5%*$multiplier;它输出以下css： padding-bottom: 16.6666666667%相反，我需要下面的规则(小数点的精度并不重要.ratio_1x0-5{}
如果我使用sass的‘地板’功能-它把整个事情归结为'16%‘。有没有办法将Sass中的小数位数减少到x位？调整“精度
浏览 3提问于2015-04-27得票数 2
众所周知，Keras后端使用Tensorflow，所以当我们在每一层提供相同的参数、超参数、权重和偏差初始化时，它应该给出一些结果，但是精度是不同的。这可能是因为在这两种模型的每一步输入的图像都是不完全相同的，并且会随机地被洗牌。
在消除随机性的同时，我们是否可以确保将同一批图像输入到模型中？我试过使用所有相同的参数、超参数、相同的权重以及带有种子值的</
浏览 0提问于2019-09-19得票数 2
我有货币下拉列表和金额数字field.on选择货币，金额字段的值应该格式化为小数精确值，这个决定精度应该在货币选择值中更改。例如:币种：“AED”，则金额值应由12.00(2个小数精度)币种：“USD”组成，然后金额值应由12.000(3个小数精度)组成，因此，我希望小数精确值动态更改
浏览 3提问于2011-11-23得票数 1
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我正在从事一个项目，该项目根据与药物协同作用相关的各种输入特征来预测药物协同效应的值。协同值是浮点数，所以我想为我的神经网络设置一个精度范围。假设实际值是1.342423，我的模型预测是1.30123，那么输出应该被视为正确的输出。换句话说，我想限制检查小数位数以比较实际答案和预测答案的数量。Dense(1))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam
浏览 3提问于2017-07-04得票数 1
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与Keras相比，我更熟悉tensorflow图形培训，但我正在这里试用Keras。
在构建GAN时，需要针对与鉴别器不同的损耗(相反的损耗)对发电机进行优化。在base中，使用两个优化器或分别使用适当的权重组调用optimizer.compute_gradients(...)和optimizer.apply_gradients(...)，这非常容易实现。在Keras中，我看不出我能实现这两个目标。在像这样的实现<e
浏览 0提问于2019-07-09得票数 10
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我有5个输出类的数据。epochs=5, batch_size=32, class_weight=class_weights)
关于class_weight的第一行摘自这个问题的答案之一：如何为Keras中的不平衡类设置类权重？我知道这个答案：多类神经网络总是预测优化后的1类。区别在于，在这种情况下，类的权重
浏览 0提问于2019-02-01得票数 13
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我是DL新手，需要一些关于初始V3模型的帮助。正如我们所知，默认情况下，v3模型的预训练Keras模型使用来自imagenet的权重，并给出1000个类的输出。现在，我想为COIL数据集添加具有100个类的输出层，据我所知，这对于Keras是不可用的。那么，我如何添加新的权重，或者如果可能，我如何将imagenet的类从1000更改为100？
浏览 1提问于2020-10-14得票数 0
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