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我有下面的脚本，它应该使用交叉验证来训练不同的模型aνd，然后计算平均精度，这样我就可以使用最好的模型来完成分类任务。但我对每个分类器都得到了相同的结果。'Model_RF': model4, 'Model_KN': model5, 'Model_MLP': model6, 'Model_LDA': model7, 'Model_XGB': model8}max_iter=500, activation='relu', solver=&#x
浏览 19修改于2021-06-16得票数 0
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我正在训练一门外语的NER，里面有很多unicode项目。我创建了一个IOB文件，并使用cli spacy转换功能使其与spacy兼容，这样我就可以在该集合上进行训练。
浏览 17提问于2020-07-17得票数 0
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我有uint8格式的数据。试图对这个数据进行tf/keras模型的训练会给我带来以下错误：
Failed to convert a NumPy array to a Tensor (Unsupported object type有没有办法在不增加内存使用的情况下将uint8数据输入tf/keras模型进行训练？
浏览 24修改于2022-10-09得票数 0
我在试着运行FCN-8。我执行了以下步骤: 1.下载了 2.将数据转换为LMDB并更改train_val.prototxt 3中的路径。下载fcn8s-Heave-Pascal caffemodel 4.在最后几层中将train_val.prototxt和deploy.prototxt中的number_of_output从60更改为5} num_output: 5 #60 kernel_size: 16
stride: 8botto
浏览 0提问于2017-01-12得票数 1
对于用于训练目的的MaskRCNN图像，我有一个小小的疑问。MRCNN是否只拍摄8位图像进行训练？如果它采取任何16位或32位图像，它将如何帮助我们通过培训？通常，可视化发生在8位图像。
浏览 0提问于2019-08-06得票数 2
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谁能发布一个ClusterSpec，用于对中定义的模型进行分布式训练？尝试从TF_CONFIG环境变量加载集群规范。但是，我不确定TF_CONFIG的值应该是多少。
浏览 0提问于2017-04-13得票数 0
我正在研究一个机器学习线性回归问题，其中我的训练文件大约为8 8GB。这种方法是否有效，或者我是否必须在一次训练中使用全部数据训练模型？
浏览 0修改于2017-10-09得票数 0
为了比较两句话，我使用了model.infer_vector()，我想知道为什么使用同一个句子的两个调用传递给我不同的向量：0.416065280.434407530.32031160.30393170.682245430.5862567训练时代8</em
浏览 0修改于2020-06-20得票数 1
我正在训练一个用于训练16位图像的深度学习模型。8双边投资条约：不幸的是，我无法在我的测试集上取得好的结果。但是我想用我的16位图像作为训练，我的8位图像只是为了测试。
在预处理过程中，我应该做些什
浏览 7提问于2022-07-11得票数 1
我们使用以下硬件配置使用tensorflow运行多个GPU训练：cuda 88 titan X pascal训练代码基于如果我们不使用所有的GPU(最多4个，经过测试)，我们就能够运行训练代码。但是，一旦我们用完了所有8个GPU，计算机就会崩溃。
这可能是什么原因呢？
浏览 1提问于2016-12-15得票数 1
我试着用4种不同的类别训练神经网络来进行图像分类：大楼(8k培训实例)树木(1k训练实例)我是否必须将每堂课的训练样本数目限制在所有课程的最少数目？
浏览 0修改于2018-07-30得票数 3
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当把我们的数据集训练成像CNN这样的深度学习模型时。我想跟踪数据集中的每一幅图像的序列，该数据集是为了训练神经网络中的每一个时代而选择的。是否可以打印所选图像的序列？举个例子序列2: 2,5,4,3,10,7,8,1,6序列4: 1,8,3，?，该序列对于网络的训练是非常重要的。如果模型是在序列1上训练的，那么当我用序列2、3或4
浏览 3修改于2021-05-03得票数 0
我正在训练一个具有高分辨率图像(高于8 8GB)的卫星模型。我生成较小的补丁来处理巨大的图像。使用不同的补丁大小而不是训练补丁大小进行推断是否正确？exp:训练补丁大小为512*512 推断补丁大小为2048*2048 (它减少了处理时间，结果似乎还不错) *不调整大小
浏览 23修改于2021-10-31得票数 1
我有一个形状为(8，8，2)的数组，并希望在该数组上训练NN。我想将另一个整数添加到训练数据中，如下所示: array，int，但最后得到一个我无法训练的形状(2，)。有没有办法让我创建一个TensorFlow可以接受的数组，或者用这个新数组训练NN？ 我试着把整数变成一个向量，然后把它加到数组上，得到一个形状为(9，8，2)的数组，但这会产生很多冗余信息。],
[(0, 0) for i in range(8</e
浏览 15提问于2019-12-30得票数 0
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我已经训练了8小时的模型。训练完模型后，我已经保存了经过训练的模型。但是，我单击了提交按钮。现在我想加载我训练过的模型，以便进行提交。然而，它已经消失了。有办法找回它吗？
浏览 0提问于2019-06-03得票数 0
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我使用由Tensorflow支持的Keras来训练我的模型，我有一个关于训练数据中小数的nr的问题。减少训练数据中小数的nr是否会影响输出？我的原始数据有15个小数点，我想把它减少到8个，因为这个数据用8个小数表示得很好。你对此有什么经验？+-------------------+---------------------++------------
浏览 1提问于2017-03-22得票数 0
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我使用TensorFlow训练了一个可以识别8个类别的模型，我想在原始模型的基础上进行训练，并将类别增加到10个。我不想从头开始训练。我该怎么做?谢谢！
浏览 0提问于2018-09-20得票数 0
这部分我不太关心，我关心的是我能不能(随机)重用我的训练数据。每个样本5个独立变量和1个依赖变量。我会通过运行6或7次迭代来训练神经网络。在尝试预测训练数据之外的下一次迭代之前。1：设置2: 2:3:4:5:6:7->8设置4: 4:5:6:7:8:9->10设置6: 6:7:8:9:10
浏览 2修改于2015-11-10得票数 0
在训练前，模型是针对单个虚拟标签进行训练的。现在我想用8类数据对模型进行微调。当将经过预先训练的模型检查点加载到具有8级头部的尚未经过精细调整的模型时，我遇到了一个ValueError。ValueError: Tensor's shape (2048, 1) is not compatible with supplied shape [2048, 8]
在加载到检查点以对模型进行微调之前
浏览 0提问于2021-08-11得票数 0
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