用于DQN强化学习的Keras Tensorboard
Keras Tensorboard是一个用于可视化和监控深度学习模型训练过程的工具，它是基于TensorFlow框架的TensorBoard扩展。它提供了一种直观的方式来查看模型的训练指标、损失函数、权重分布以及其他有关模型性能的信息。
Keras Tensorboard的主要优势包括：
- 可视化训练过程：Keras Tensorboard可以将训练过程中的指标和损失函数以图表的形式展示出来，帮助开发者更直观地了解模型的训练效果。
- 实时监控：Keras Tensorboard可以实时更新训练过程中的指标和损失函数，开发者可以随时查看模型的性能变化。
- 可视化网络结构：Keras Tensorboard可以将模型的网络结构以图形化的方式展示出来，帮助开发者更好地理解和调试模型。
- 权重分布可视化：Keras Tensorboard可以将模型的权重分布以直方图的形式展示出来，帮助开发者了解模型的权重分布情况。
- 多模型比较：Keras Tensorboard可以同时可视化多个模型的训练过程和性能指标，方便开发者进行模型之间的比较和选择。
Keras Tensorboard适用于各种深度学习任务，特别是在强化学习中的应用。在DQN强化学习中，Keras Tensorboard可以帮助开发者监控训练过程中的奖励值、Q值等指标，以及模型的收敛情况。通过可视化和监控，开发者可以更好地理解和调试强化学习模型，提高模型的性能和稳定性。
腾讯云提供了一系列与深度学习相关的产品和服务，其中包括与Keras Tensorboard相兼容的云计算产品。您可以通过腾讯云的深度学习平台，如腾讯云AI Lab，来使用Keras Tensorboard进行模型训练和监控。具体产品和服务的介绍和链接地址，请参考腾讯云官方文档或咨询腾讯云的客服人员。
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1回答
我正在使用keras来构建一个DQN，并用一个带有经验回放记忆的经典DQN算法来训练它。因为在dqn中您需要多次调用model.fit，这意味着每次您从重放内存中采样批处理数据时，在使用keras的model.fit( .... callbacks=TensorBoard(...))时，每次fit都会生成新的事件日志文件。它产生了两个问题，首先，它生成了太多的事件日志文件，大大减慢了训练速度，而且在Tensorboard中，你看不到任何趋势，例如损失的逐渐减少。 有什么方法可以可视化训练过程，比如在强化学习中查看梯度和激活的变化，特别是DQN实现？
浏览 20提问于2019-01-09得票数 4
1回答
我的强化学习程序有以下代码： tbCallBack = callbacks.TensorBoard(log_dir = log_dir,
histogram_freq = 1, update_freq = 'epoch', write_graph = True, write_images = True) 在获得用于训练的数据后，模型很快就会拟合数据： model.fit(x = np.vstack(x_train),
y = np.vstack(y_train),
callback
浏览 125提问于2021-03-16得票数 0
我不明白"nb_steps_warmup“的含义，”__init__“是Keras_RL模块的DQNAgent类的一个参数。
我只知道当我为"nb_steps_warmup“设置小值时，命令行会打印：UserWarning: Not enough entries to sample without replacement. Consider increasing your warm-up phase to avoid oversampling!
这是我的密码：
import numpy as np
import gym
import gym_briscola
import ar
浏览 0提问于2019-02-22得票数 4
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我在理解DQN的培训部分有一些问题。和Ytrain在DQN的哪里？因为DQN算法不清楚。
https://cdn-images-1.medium.com/max/1600/1*nb61CxDTTAWR1EJnbCl1cA.png
另外，如果需要比较dqn的结果与随机森林和支持向量回归的结果。我需要为他们准备Xtrain和Ytrain。
(我的意思是用监督学习或非监督学习代替深度学习部分)？
浏览 2提问于2018-07-26得票数 0
我和Keras一起做DQN的工作。从学习环境中输入的数据数组包含一些None值。Keras模型(例如Convolution2D )可以直接学习这样的数据吗？还是我应该提前处理数据？
如有任何帮助、建议、建议，将不胜感激。我对凯拉斯不熟悉..。
谢谢!
浏览 3提问于2016-11-28得票数 3
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1回答
对于强化学习，我读到tensorboard并不理想，因为它给出了每一集和/或每一步的输入。因为在强化学习中有数千个步骤，所以它不能给我们提供内容的概述。我在这里看到了这个修改过的tensorboard类：https://pythonprogramming.net/deep-q-learning-dqn-reinforcement-learning-python-tutorial/ 类： class ModifiedTensorBoard(TensorBoard):
# Overriding init to set initial step and writer (we want on
浏览 35提问于2020-08-14得票数 0
我正试图在OpenAI健身房中设置一个具有自定义环境的深度Q学习代理.我有4个连续状态变量和3个具有个体限制的整数作用变量。
以下是代码：
#%% import
from gym import Env
from gym.spaces import Discrete, Box, Tuple
import numpy as np
#%%
class Custom_Env(Env):
def __init__(self):
# Define the state space
#State variables
s
浏览 21提问于2021-12-07得票数 2
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没有隐藏层的神经网络是否表现为回归？没有隐藏层的NN能说我们什么？
例如，如果我们有20个输入和4个输出，而我没有真正的标签，这是否类似于回归？
如果它是一个回归，那么它将是一个监督学习，但没有真正的标签！
这个澄清里面有什么不对？
更多的说明:此外，我有一个dqn (一个深入学习结构的Q-学习方法)！不幸的是，我没有最理想的答案！我正在寻找一种方法来比较我的结果，也许我可以用一个联合国/监督的学习方法来比较，而不是DNN！例如，您可以在没有隐藏层的情况下放置一个DNN，因为它的行为类似于线性回归，那么您可以将每个有监督的学习代替它！由于没有真正的标签，我有问题的培训部分和估计DNN部分与监督
浏览 0提问于2018-08-31得票数 6
我这么做是为了学习DQN。我确信我已经安装了keras，因为当我输入命令提示符pip install keras时，我得到的只有Requirement is Already Satisfied。
我的代码：
from dqn_agent import DQNAgent
from tetris import Tetris
from datetime import datetime
from statistics import mean, median
import random
from logs import CustomTensorBoard
from tqdm import tqdm
获取
浏览 2提问于2020-08-18得票数 0
我正在使用keras，并希望通过keras.callbacks.LearningRateScheduler实现自定义学习率
我如何通过学习率才能在张力板上监控它？(keras.callbacks.TensorBoard)
目前我有：
lrate = LearningRateScheduler(lambda epoch: initial_lr * 0.95 ** epoch)
tensorboard = TensorBoard(log_dir=LOGDIR, histogram_freq=1,
batch_size=batch_size, e
浏览 0提问于2017-09-19得票数 8
1回答
基于DQN的健身赛车v0
、、、、
我目前正在学习强化学习，并希望使用它在赛车-V0环境。我已经成功地使用了PPO算法，现在我想使用DQN算法，但是当我想训练模型时，它给了我这个错误：
AssertionError:该算法只支持(裸子植物空间.离散.离散class>)作为动作空间，但提供了Box(-1。0.0.，1. 1. 1.，(3，)，float32)
这是我的代码：
import os
import gym
from stable_baselines3 import DQN
from stable_baselines3.common.vec_env import DummyVecEnv
from stable_bas
浏览 0提问于2022-03-31得票数 0
1回答
我想先用健身房环境来训练我的强化学习模型，然后把它部署到现实环境中，继续在真实环境中进行强化学习。
我正在使用TF，Keras +健身房进行初始训练，下面的代码是如何管理的？在谷歌中迷失了
我猜想，在真实的环境中，我应该有两个代理人，一个用于预测，另一个用于进一步的训练。训练agent应基于运行时采集的状态-动作样本工作，然后将新的训练模型合并到预测模型中。如果它是正确的假设，它如何实现？
import numpy as np
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import D
浏览 3提问于2021-04-25得票数 2
有时我在数据上遇到麻烦，当我重新启动fit (使用shuffle=true)时，我有时会得到一个很好的匹配。
见我先前的问题：
为什么我的模型有时不能很好地从相同的数据中学习？
作为一个工作周围，我想要自动重启的拟合过程，如果损失是高后x期。我怎样才能做到这一点？
以下是一个简化的结构：
def train_till_good():
# Some loop around train()
def train():
load_data()
model = VerySimpleNet2();
checkpoint = keras.callbacks.ModelC
浏览 0提问于2019-11-04得票数 0
我想编译我的DQN代理，但是我得到了错误：AttributeError: 'Adam' object has no attribute '_name'，
DQN = buildAgent(model, actions)
DQN.compile(Adam(lr=1e-3), metrics=['mae'])
我试着添加假_name，但它不起作用，我正在学习一个教程，它可以在家教的机器上工作，这可能是一些新的更新更改，但是如何修复
这是我的完整代码：
from keras.layers import Dense, Flatten
import gym
浏览 8提问于2022-04-16得票数 1
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2回答
为什么我的模型不学习？极高损失
、、、、
我建立了一个模拟模型，卡车收集垃圾箱的基础上，他们的填充水平。我使用OpenAi健身房和Tensorflow/keras创建了我的深层强化学习模型。但我的训练损失很大..。我哪里出错了？提前感谢
这是环境局
class Marltf(Env):
def __init__(self):
self.i= 0
self.containers1 = Container(3,3)
self.containers2 = Container(1,3)
self.containers3 = Container(3,1)
浏览 1提问于2022-03-22得票数 1
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如果不使用深层神经网络(DNN)来实现强化学习算法，比如深度Q-网络(DQN)，可以实现吗？
如何将DQN算法中的DNN替换为另一种算法？它应该是监督的还是不受监督的，这叫什么--是“联合国/监督强化学习”还是“联合国/监督强化学习”？
在下面的DQN伪码中，如果我想用另一种无监督算法替换DNN部分，它可能吗？如果是这样的话，是怎么做的？
📷
浏览 0提问于2018-08-31得票数 3
2回答
我希望有一个基于时间步长的自适应学习速度，而不是基于时间的学习速度，不像大多数调度程序是基于时间的。我有一个模特儿：
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
class DQNagent:
def __init__(self, state_size, action_size):
self.state_size = s
浏览 7提问于2020-12-31得票数 1
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2回答
基于DQN的健身赛车v0
、、、、
我目前正在学习强化学习，并希望使用它在赛车-V0环境。我已经成功地使用了PPO算法，现在我想使用DQN算法，但是当我想训练模型时，它给了我这个错误：
AssertionError:该算法只支持作为操作空间(<class‘>)的作用空间，但支持Box(-1 ).0。提供了0.，1.1.1.，(3，)，float32)
这是我的代码：
import os
import gym
from stable_baselines3 import DQN
from stable_baselines3.common.vec_env import DummyVecEnv
from stable
浏览 4提问于2022-03-31得票数 2
做机器学习课程，不能让Tensorboard工作。我已经保存了运行DQN的运行，并编写了以下内容：
tensorboard -logdir runs
其结果如下：
tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:140]： 2019年-12-28 18:32:32:04.265065:i CPU支持这样的指令: TensorFlow二进制文件没有编译成使用: AVX2 FMA TensorBoard 1.7.0 at (按CTRL+C退出)
因此，我单击该链接并获取:对于当前数据集，没有任何仪表板处于活动状态。
可能的原因:您没有将任何数据写入您
浏览 4提问于2019-12-28得票数 2
1回答
我刚接触tensorboard，并在tutorial之后学习了它的使用，它运行得很好，tensorboard的工作符合预期。 参考该教程，我编写了自己的代码，用jupyter notebook训练逻辑和模型 %load_ext tensorboard
import datetime
log_folder = "logs/fit/" + datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M%S")
import tensorflow as tf
import numpy as np
x_train = np.asarray
浏览 16提问于2021-07-25得票数 1
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我正在从的预训练单词嵌入模型示例中学习
我想使用Tensorboard可视化训练过程。Keras有一个Tensorboard回调，用于上的Sequential应用程序接口，但没有用于示例使用的Model应用程序接口。
如何使用tensorboard可视化Model应用编程接口网络？
浏览 0提问于2016-10-13得票数 0
1回答
我是坦索弗洛和凯拉斯的新手。我刚开始我的深度学习之旅。我安装了Tensorflow 2.4.3以及Keras。我当时在学习Tensorboard。我为imdb数据集创建了如下模型
import tensorflow as tf
import keras
from tensorflow.keras import *
from tensorflow.keras.datasets import imdb
from tensorflow.keras.preprocessing import sequence
## model making
max_features = 2000
max_len =
浏览 5提问于2022-05-09得票数 0
我在Google上使用带有tensorflow后端的Keras后端运行一个convnet模型，使用tensorboard回调为培训历史记录保存一个tfevents日志。当我监测学习曲线时，我注意到在训练的中途(学习曲线在平台上)，一个新的tfevents日志被保存到磁盘上。而TensorBoard的学习曲线显示，训练被重置为#1时代，val_loss也被重置为划痕。
这真的很奇怪。有人知道这是怎么回事吗？在什么情况下，Keras会自动重新启动培训并保存一个新的tfevents日志？
浏览 3提问于2017-09-20得票数 3
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1回答
我正试图为硬件容量优化建立一个强化学习模型。模型的状态将输入CPU容量利用率、内存利用率。这个模型应该用来预测我需要为我的环境准备的CPU、内存等等。该模型以DQN为核心，基于当前容量的奖励机制。
我面临的挑战是，每当我以相同的输入状态和奖励机制运行时，我就会得到不同的硬件组合。
RL是否可能为同一组输入和奖励提供不同的输出？
浏览 0提问于2021-02-21得票数 0
1回答
I recently set up my MAC M1 Air to implement deep reinforcement learning.
But, when I started following this tutorial - Deep Reinforcement Learning Tutorial for Python https://www.youtube.com/watch?v=cO5g5qLrLSo&list=PLgNJO2hghbmjlE6cuKMws2ejC54BTAaWV&index=2, I got errors with DQN Agent as
浏览 1提问于2021-05-28得票数 1
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我知道在StackOverflow上有很多类似的话题，但是我在StackOverflow和互联网上都做了很多研究，但我找不到解决方案。我正在尝试实现经典的深度Q学习算法来解决openAI健身房的Cart极游戏：
首先，我创建了一个生成随机权重的代理。结果如下图所示：
令人惊讶的是，该代理成功地在许多集中达到了200步(这是最大的)，只需在每集中生成4个随机的均匀权重w1、w2、w3、w4 (-1.0到1.0)。
因此，我决定实现一个简单的DQN，只有4个权重和2个偏见，并让代理学习这个游戏的时间。权值将在开始时随机初始化，并在代理执行步骤时使用反向传播来更新它们。
我使用Epsilon贪
浏览 4提问于2020-08-09得票数 0
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我在DeepQlearning的youtube上遵循了这篇教程。然而，我很难让它运行。它显示我没有'_train_dir‘属性。当我甚至没有调用那个代码的时候。代码如下： class ModifiedTensorBoard(TensorBoard):
# Overriding init to set initial step and writer (we want one log file for all .fit() calls)
def __init__(self, **kwargs):
super().__init__(**kwargs)
浏览 139提问于2020-08-21得票数 3
2回答
深Q网络中的Q-学习方程
、、、、
我对强化学习一点也不熟悉，所以我可能错了。
我的问题是：
Q-学习方程( Q(s, a) = r + y * max(Q(s', a')) )是否仅用于计算损失函数？
这个方程是反复出现的吗？假设我使用DQN来玩Atari突破，可能的状态数很大(假设状态是单个游戏的框架)，所以创建所有q值的矩阵是不有效的。方程应该更新给定状态的q值，动作对，那么在DQN的情况下它会做什么呢？它会递归地称自己吗？如果需要，则不能计算该表达式，因为递归永远不会停止。
我已经试图找到我想要的东西，我看过很多教程，但是几乎每个人都没有显示背景，只是使用Python库(比如Keras )
浏览 1提问于2018-05-29得票数 2
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1回答
使用TensorFlow 1.13.1，我可以使用Tensorboard保存日志，但当我升级到TensorFlow 2.0.0_alpha0时，相同的代码会给我错误：
"Failed to create a directory: logs/fit/20190411-193710\train; No such file or directory [Op:CreateSummaryFileWriter]"
我可以做些什么来纠正TensorFlow 2.0.0_alpha0的这个问题？
import tensorflow as tf
import datetime
mnist =
浏览 0提问于2019-04-12得票数 7
我试图用Tensorboard将我的网络的准确性和损失显示为图形，但训练和验证数据显示为单独的运行。我对Tensorflow和Tensorboard仍然相对缺乏经验，所以我希望您能看到这一点的原因
下面是我的代码：
import os
import time
import pickle
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.callbacks import TensorBoard
print("Loading Data via Pickel")
X = pickle
浏览 0提问于2020-07-06得票数 0
我试图导入categorical_dqn
当我尝试下列方法时
from tf_agents.agents.categorical_dqn import categorical_dqn_agent
我得到了
ImportError: cannot import name 'binary_weighted_focal_crossentropy' from 'keras.backend' (C:\Users\tgmjack\anaconda3\lib\site-packages\keras\backend.py)
我在internet 上找到的建议是，先尝试导入这些东
浏览 19提问于2022-09-05得票数 0
回答已采纳
DQN使用非策略RL，以便从通过遵循任何策略收集的经验数据中学习最优策略，例如观察专家、先前的非最优策略等。
体验是以下形式的数据集合：
(s1、a1、r2、s2)
这里的r2是在执行a1之后立即收到的实际奖励。
这些经验用于设置以下形式的监督学习示例：
净投入：(s1，a1)，净目标: r2 +γ*argmax(a，Q(s2，a)
可以通过使用带有资格跟踪的lambda来计算r2吗？我猜它不能，因为这将使r2依赖于用于生成体验的策略，而这不是正在学习的策略。
lambda是否仅适用于策略上的RL？
浏览 0提问于2017-12-12得票数 1
1回答
抱歉，如果这是一个“nooby”问题，但我真的不知道如何解决它。我已经用Ananconda安装了keras和许多其他用于深度学习的东西，但现在我想尝试用强化学习来做一些事情。所以我读到我需要安装keras-rl，我按如下方式安装了它： git clone https://github.com/matthiasplappert/keras-rl.git
cd keras-rl
python setup.py install 我还安装了健身房： pip install gym 但是当我在Anaconda Spyder 4(4.1.2)中写的时候： from rl.agents.dqn impor
浏览 34提问于2020-05-03得票数 2
回答已采纳
当使用下面的代码时，我得到了这个错误AttributeError：'Sequential‘对象没有带keras-rl2的属性'_compile_time_distribution_strategy’。 我已经搜索了整个互联网，但没有找到一个解决方案。 import gym
import tensorflow
print("Import Done")
env = gym.make("CartPole-v0")
states = env.observation_space.shape[0]
print(env.observation_space.
浏览 147提问于2021-07-31得票数 1
我刚刚开始使用Keras，并构建了一个Q学习示例程序。我创建了一个tensorboard回调函数，并将其包含在对model.fit的调用中，但TensorBoard中只显示了损失的标量摘要和网络图。有趣的是，如果我打开图中的密集层，我会看到一个标记为"bias_0“的小摘要图标和一个标记为"kernel_0”的摘要图标，但我没有看到这两个图标出现在TensorBoard的分布或直方图选项卡中，就像我在纯tensorflow中构建模型时一样。
要在Tensorboard中启用这些功能，我还需要做些什么吗？我是否需要查看Keras生成的模型的详细信息并添加我自己的tensor_su
浏览 1提问于2017-05-09得票数 20
2回答
我使用Ray & RLlib在Ubuntu系统上训练RL代理。Tensorboard用于监视培训进度，方法是将其指向~/ray_results，其中存储所有运行的所有日志文件。雷·特恩没有被使用。
例如，在启动新的Ray/RLlib培训运行时，将在
~/ray_results/DQN_ray_custom_env_2020-06-07_05-26-32djwxfdu1
要可视化培训进度，我们需要启动Tensorboard
tensorboard --logdir=~/ray_results
问题：是否可以将Ray/RLlib配置为将日志文件的输出目录从~/ray_results更改到另
浏览 5提问于2020-06-07得票数 11
我正在阅读使用Keras的Python深度学习一书。在第7章中，通过一个示例说明了如何使用TensorBoard来监视培训阶段的进度：
import keras
from keras import layers
from keras.datasets import imdb
from keras.preprocessing import sequence
max_features = 2000
max_len = 500
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data(num_words=max_features)
x_train
浏览 0提问于2018-09-02得票数 19
1回答
我正试图为mario环境创建一个DQN模型。但是，当我试图创建模型时，它给了我一个错误：
MemoryError:无法分配229个。用于形状(1000000、1、4、240、256个)和数据类型GiB的数组的uint8
这是创建模型的代码：
model = DQN('CnnPolicy', env, verbose=1, tensorboard_log=LOG_DIR, learning_rate=0.000001)
我在这个项目中使用木星笔记本。
浏览 5提问于2022-03-21得票数 0
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1回答
下面的代码试图用keras实现简单的强化学习环境。
import gym
from gym import Env
import numpy as np
from gym.spaces import Discrete,Box
import random
#create a custom class
class ShowerEnv(Env):
def __init__(self):
self.action_space =Discrete(3) #possible value 0,1,2
self.observation_space =Box(low=np.f
浏览 9提问于2022-01-20得票数 1
我一直无法在tensorboard中绘制我的学习率，因为我使用的ReduceLROnPlateau如下所示：
tensorboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir=results_path, histogram_freq=1)
reduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='loss', factor=0.5, verbose=1,
patience=100, min_lr=0.000001)
callbacks =
浏览 8提问于2020-09-01得票数 0
Google搜索推出了许多开源的深度学习框架。这是一个收集的列表
Google TensorFlow
Theano
mxnet
keras
Pylearn2
Blocks
Lasagne
chainer
scikit-neuralnetwork
theano-lights
deepy
idlf
reinforce.js
opendeep
mxnet.js
CGT
Torch
Caffe
scikit-cuda
cuda4py
用Hadoop流和MapReduce可以直接实现哪一个？
优先考虑Python，也可以考虑使用其他语言。
编辑：
目前我主要对深度强化学习和LSTM感兴趣。
浏览 0提问于2016-01-21得票数 2
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1回答
DQlearning上的月球着陆器性能不佳，因此我试图通过优化参数来提高月球着陆器(dq学习)的性能。我可以调整哪一部分？有人能为我提供一些想法吗？添加更多层或更改激活类型或其他方法？？
以下是代码：
import numpy as np
import gym
import csv
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activation, Flatten
from keras.optimizers import Adam
from rl.agents.dqn import DQNAgent
浏览 0提问于2018-04-26得票数 1
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尝试创建TB回调时出现以下错误。
我在MacOS 10.15.7的Jupiter笔记本电脑中使用Keras序列模型中的PlaidML，该笔记本带有Keras版本2.2.4和TensorFlow 2.4.1
import plaidml.keras
plaidml.keras.install_backend()
import os
os.environ['KERAS_BACKEND'] = 'plaidml.keras.backend'
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.lay
浏览 0提问于2021-03-02得票数 0
3回答
我想监控一下eg。在进度条和Tensorboard中的Keras训练期间的学习速率。我认为必须有一种方法来指定记录哪些变量，但在Keras 上没有立即澄清这个问题。
我猜这与创建自定义函数有关，但是，应该可以修改已经存在的进度条回调，不是吗？
浏览 14提问于2018-01-11得票数 16
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我试图在我的Spyder上用Anaconda实现卷积神经网络的Keras库：
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D
from keras.layers import MaxPooling2D
from keras.layers import Flatten
from keras.layers import Dense
当我执行这段代码时，我得到以下错误：
runcell(0, 'C:/Users/shubh/Desktop/P14-Convolution
浏览 7提问于2020-04-21得票数 1
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1回答
我试图像在中使用的那样使用该对象，但是当我使用from rl.agents.dqn import DQfDAgent时，它会返回me和error ImportError: cannot import name 'DQfDAgent'。
我已经做了一个dir(rl.agents.dqn)，并且没有DQfDAgent对象，那么，博客负责人是如何做到的呢？
(更新1)
我已经做过了：
pip install -e git+git://github.com/jakegrigsby/keras-rl.git#egg=keras-rl
但是它返回这个错误：
Command "git
浏览 0提问于2019-03-12得票数 0
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1回答
我无法让TensorBoard使用RStudio和Keras包打开。
我试图使用R使用TensorBoard包复制Keras，如下所示：
要么我有问题，要么我不明白需要做什么。我正在使用以下说明：
# launch TensorBoard (data won't show up until after the first epoch)
tensorboard("logs/run_a")
# fit the model with the TensorBoard callback
history <- model %>% fit(
x_train, y_t
浏览 8提问于2022-01-21得票数 0
1回答
你好，我正在构建一个DQN模型，用于在cart极上进行强化学习，并希望打印我的模型摘要，比如keras model.summary()函数。
这是我的模特班。
class DQN():
''' Deep Q Neural Network class. '''
def __init__(self, state_dim, action_dim, hidden_dim=64, lr=0.05):
super(DQN, self).__init__()
self.criterion = to
浏览 2提问于2022-11-16得票数 0
我是Tensorflow领域的新手，我正在研究mnist数据集分类的简单示例。我想知道如何获得除准确性和损失(并可能显示它们)之外的其他指标(例如，精确度、召回率等)。下面是我的代码： from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint
from tensorflow.keras.callbacks import Tenso
浏览 26提问于2020-03-10得票数 3
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1回答
Tensorboard回调
、、、、
from tensorflow.keras.callbacks
import ReduceLROnPlateau, EarlyStopping, ModelCheckpoint
early_stopping =EarlyStopping(patience=5, monitor='val_loss', mode='min')
learning_rate_reduction = ReduceLROnPlateau(patience=4,monitor='val_loss', factor=0.1)
#path for saving the be
浏览 11提问于2022-06-28得票数 0
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