我尝试用不同的参数多次运行神经网络,以校准网络参数(辍学概率,学习率e.d.)。然而,我有一个问题,在运行网络的同时保持参数不变,当我在循环中运行网络时,仍然给了我一个不同的解决方案,如下所示:
filename = create_results_file()
for i in range(3):
g = tf.Graph()
with g.as_default():
accuracy_result, average_error = network.train_network(
parameters, inputHeight, inputWidth, input
我想做一些关于前馈神经网络的实验。为了进行公平的比较,我需要它们具有完全相同的随机初始化。我该怎么做呢? 有没有一种方法可以保存相同的初始权重,这样我就可以训练一个网络,然后像以前一样重新初始化它? 我一直在尝试将初始参数保存在一个名为'init‘的列表中,然后重新分配参数,但不起作用: i = 0 for name, param in model.named_parameters(): param = init[i] i += 1 有什么建议吗?
我正在使用keras2.0.2为分类任务创建一个lstm网络。网络拓扑如下:
from numpy.random import seed
seed(42)
from tensorflow import set_random_seed
set_random_seed(42)
import os
#os.environ['PYTHONHASHSEED'] = '0'
model = Sequential()
model.add(embedding_layer)
model.add(LSTM(units=100)) #line A
model.add(Dro
我试着在gcloud上运行ML培训,但是继续得到这个错误
ERROR: (gcloud.ml-engine.jobs.submit.training) RESOURCE_EXHAUSTED: Field: scale_tier Error: Insufficient accelerators are available in region US-EAST4 to schedule the job which requests 1 K80 accelerators. Please wait and try again or else try submitting your job to a di