我使用tensorflow.examples.tutorials.mnist训练有5个隐藏层的nn。
这就是我训练神经网络的方法:
with tf.Session() as sess:
init.run()
for epoch in range(n_epochs):
for iteration in range(len(mnist.test.labels)//batch_size):
X_batch, y_batch = mnist.train.next_batch(batch_size)
sess.run(training_op, feed_dict=
我有这样的气味
for q in range(10):
# generate some samples
x = Input(batch_shape=(n_batch, xx.shape[1]))
x = Dense(20)(x)
x = LeakyReLU(alpha=0.001)(x)
y = Dense(1)(x)
y = LeakyReLU(alpha=0.001)(y)
model = Model(inputs=x, outputs=y)
model.compile(loss='mean_squared_error',
我正在考虑为使用PyTorch实现的前馈神经网络实现一种超参数整定方法。我最初的模糊神经网络被命名为net,它使用一种带有epochs的小批量学习方法来实现:
#Parameters
batch_size = 50 #larger batch size leads to over fitting
num_epochs = 1000
learning_rate = 0.01 #was .01-AKA step size - The amount that the weights are updated during training
batch_no = len(x_train) // bat
我是个神经网络新手
根据本教程,我创建了一个简单的网络。它被训练成在3个类别中澄清文本:运动,图形和空间
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
# Training cycle
for epoch in range(training_epochs):
avg_cost = 0.
total_batch = int(len(newsgroups_train.data)/batch_size)
print("total_batch",total_batch)
# Loop over all batche
我刚刚开始学习python和TensorFlow,并且正在试验各种神经网络和MNIST数据。我想做的一个实验是看看训练集的大小如何影响性能。目前,训练集中似乎有55000个输入/输出对。我希望有一些方法来限制培训只使用前1000左右,但不知道如何实现这一点。
我目前的培训职能如下:
def do_training():
print("Train entry")
for i in range(2000):
batch_of_training_inputs, batch_of_training_labels = mnist.train.next_b
我只是在没有神经网络的情况下实现了Q-学习,但我仍然坚持用神经网络实现它们。
我将给您一个伪代码,显示我的Q-学习是如何实现的:
train(int iterations)
buffer = empty buffer
for i = 0 while i < iterations:
move = null
if random(0,1) > threshold:
move = random_move()
else
move = n
我正在做一个数字识别的卷积神经网络。我想训练一个图像数据集,但我不知道如何“批处理”的培训数据。
我得到两个存储train_image和train_label的数组:
print train_image.shape
# (73257, 1024)
# where I have 73257 images with size 32x32=1024
print train_label.shape
# (73257, 10)
# Digit '1' has label 1, '9' has label 9 and '0' has label 10
现在
有什么有效的方法可以优化这个神经网络吗。
map = {}
for batch in xrange(1,100,1):
for lr in np.arange(0.00001,1,0.0000001):
for decay in np.arange(0.0000001,1,0.0000001):
for momentum in np.arange(0.001,1,0.01):
print 'batch_' + str(batch) + '_lr_' + str(lr) + '
我有一个数据集,其中包括一个X和Y部分。在输入到神经网络之前,X需要转化为D。
我使用tf.data.Dataset类来完成以下操作:
# Making the place holders
X = tf.placeholder(shape=[n_samples, n_atoms, 3], dtype=tf.float32)
Y = tf.placeholder(shape=[n_samples, 1], dtype=tf.float32)
# Creating the data set
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((X, Y))
我是坦索弗洛的新手。我想建立一个三层神经网络,
i) i在tf.function中声明了权重W,并为此抛出了以下错误:
ValueError: tf.function-decorated function tried to create variables on non-first call.
ii),我还创建了sample_batch的字典数据,其中包含了x:Featureandy:标签,我想传递给tf.function并使用它,later.But,我不知道该如何做呢?
下面是我的代码片段:
@tf.function
def forward_pass1(batch):
p
我正在使用Tensorflow测试一个神经网络。这是我的代码的摘录:
with tf.Session() as sess:
# Initialize variables
sess.run(init)
# Training cycle
for epoch in range(150):
avg_cost = 0.
total_batch = int(X_train.shape[0]/batch_size)
batch_range = list(range(batch_size, int(X_train.shape[0]),batch_size))
# Loop o
我正在构建一个文本分类模型,并构建了一个形状为(81062,100000)的大型稀疏矩阵。
input_fn函数的定义如下:
# Define the input function for training
input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
x={'tfidf': X_train_tfidf.todense()}, y=y_train.values,
batch_size=batch_size, num_epochs=None, shuffle=True)
当我试图执行它时,它给出了以下错误:
Memo