«data-science» etiketlenmiş sorular

Keras'ta BatchNormalization işlevini kullanmak istersem, yalnızca başlangıçta bir kez çağırmam gerekir mi? Bunun için bu belgeleri okudum: http://keras.io/layers/normalization/ Nereye dediğimi anlamıyorum. Kodumu kullanmaya çalışıyorum aşağıdadır: model = Sequential() keras.layers.normalization.BatchNormalization(epsilon=1e-06, mode=0, momentum=0.9, weights=None) model.add(Dense(64, input_dim=14, init='uniform')) model.add(Activation('tanh')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(64, init='uniform')) model.add(Activation('tanh')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(2, init='uniform')) model.add(Activation('softmax')) sgd = SGD(lr=0.1, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True) …

168 python  keras  neural-network  data-science  batch-normalization 

Windows 7 Professional makineme Anaconda3 4.4.0 (32 bit) yükledim ve Jupyter dizüstü bilgisayara NumPy ve Pandas'ı içe aktardım, böylece Python'un doğru kurulduğunu varsayıyorum. Ama komut istemini yazdığımda conda listve conda --versionyazıyorconda is not recognized as internal or external command. Anaconda3 için ortam değişkenini ayarladım; Variable Name: Path,Variable Value: C:\Users\dipanwita.neogy\Anaconda3 Nasıl …

117 python  anaconda  conda  data-science 

MacOS'ta aynı sorunla karşılaşmazken Ubuntu 18'de numpy'de büyük diziler tahsis etmekte bir sorunla karşı karşıyayım. Bir şekle (156816, 36, 53806) sahip uyuşmuş bir dizi için bellek ayırmaya çalışıyorum np.zeros((156816, 36, 53806), dtype='uint8') ve Ubuntu işletim sisteminde bir hata alırken >>> import numpy as np >>> np.zeros((156816, 36, 53806), dtype='uint8') Traceback …

105 python  numpy  data-science 

Keras'ta bir HDF5 dosyasından bir model nasıl yüklenir? Ne denedim: model = Sequential() model.add(Dense(64, input_dim=14, init='uniform')) model.add(LeakyReLU(alpha=0.3)) model.add(BatchNormalization(epsilon=1e-06, mode=0, momentum=0.9, weights=None)) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(64, init='uniform')) model.add(LeakyReLU(alpha=0.3)) model.add(BatchNormalization(epsilon=1e-06, mode=0, momentum=0.9, weights=None)) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(2, init='uniform')) model.add(Activation('softmax')) sgd = SGD(lr=0.1, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=sgd) checkpointer = ModelCheckpoint(filepath="/weights.hdf5", verbose=1, save_best_only=True) model.fit(X_train, y_train, nb_epoch=20, batch_size=16, …

94 python  machine-learning  keras  data-science