ディープラーニング

体系的学習ディープラーニング(VIII)-損失関数

取得元：http://blog.csdn.net/google19890102/article/details/50522945 I. 分類アルゴリズムにおける損失関数分類アルゴリズムにおいて、損失関数は通常、損失項と正則項の和で表すことができる、すなわち、次のような形式をとる。ここで、Lは損失項、Rは正規の項である。 miは具体的には次のような形式である。

2022-02-22 17:29:26
ImportErrorに対する完璧な解決策。cv2 という名前のモジュールがない! (あまりすごいことはできませんが)

      2018年1月21日22時13分、UbuntuからCSDNブログに乗り込み、ImportErrorを解決した自分へのお祝いメッセージにワクワクしているところです。No module named cv2, それはもう一つの世界（Ubuntuの世界）から現実の世界（windowsの世界）に向かって話しているようなものです。まるで別の世界（

2022-02-22 12:41:36
keras AttributeError: 'NoneType' オブジェクトに属性 '_inbound_nodes' がない。

<パスエラーの原因とヒント kerasを使ってモデルを構築する際に、TensorFlowをインターリーブして構築する必要があったのですが、kerasはfunctionalでもsequentialでも、各層の出力型はlayer typeなので、keras以外の関数を使うと、得られる変数型はlayer typeではないので、以下のエラーが報告されるようです。 File

2022-02-22 07:18:56
MaxentClassifier.train() でエラー発生 AttributeError: 'list' オブジェクトに 'items' 属性がない

最大エントロピーモデルの学習でエラーが発生しました。 x["index"] = range(len(x)) xdic = x.set_index("インデックス").T.to_dict("リスト")です。トレイン = [ ]である。 for i in range(len(xdic)):     train.append((xdic[i],y[i]))を

2022-02-21 12:32:38
ロジスティック回帰は2分法モデル

ロジスティック回帰、別名log-odds regression（この名前の由来は後述します）。まず、これは分類モデルであって、回帰モデルではないことを強調しましょう以下では、ロジスティック回帰の原理をさまざまな方法で説明した後、ロジスティック回帰のアルゴリズムを、勾配上昇アルゴリズムと確率的勾配上昇アルゴリズムを使ってそれぞれ例に当てはめてみます。 I. ロジスティック回帰と線形回帰

2022-02-21 06:22:54
tensorflowエラーノート：PyCharmとAttributeErrorの下で様々なモジュールのインポートの問題：モジュール 'pandas.core.computation' は属性を持っていません。

WindowsにTensorFlowとAnacondaをインストールし、実行環境はPycharmを使用しています。 (その最初はcmd直下で試したが問題なし。 Pytho fileneme.py というコマンドを実行すると、PyCharm を使うには不便というか、勉強になるような気がしています。しかし、問題はどちらも同じで、同じ方法で解決することができます ) エ

2022-02-21 05:48:42
pytorchはエラーを報告します。ValueError: num_samples は正の整数値であるべきですが、num_samples=0 となりました。

最近、ネットワークの学習中に ValueError: num_samples should be a positive integer value, but got num_samples=0 というエラーが発生しました。デバッグの結果、これはdataloaderセッションの問題であることがわかりました。以下のように、データを読み込む際に、判定が枠外に書き込まれていたのです。 def

2022-02-20 17:49:50
AttributeError: モジュール 'pandas' には 'core' という属性がありません。

環境です。 CentOS Linux リリース 7.4.1708 (Core) アナコンダ3 pythonターミナルを実行すると、tensorflowをインポートするときにエラーが発生します。 AttributeError: モジュール 'pandas' には 'core' という属性がありません。しかし、ipythonのターミナルを実行して、tensor

2022-02-20 06:34:28
AttributeError: 'tuple' オブジェクトには 'log_softmax' という属性がありません。

<パスディープラーニングを始めるにあたっての問題点、小ネタ、大御所がもっと良い提案をしていたら、もっと教えてください。 Inception-v3のデバッグ中に発生したエラーの解決策案は以下の通りです。 model = torchvision.models.inception_v3(pretrained = True) model.aux_logit

2022-02-20 04:16:29
TensorFlow実行時エラー、AttributeError: モジュール 'pandas' には 'computation' という属性がない。

<パス TensorFlowがエラーで実行される。 AttributeError: モジュール 'pandas' には 'computation' という属性がありません。今日初めてTensorFlowを使って数値認識を行った際、input_dataメソッドをインポートする際に"from tensorflow.examples.tutorials.mnist impo

2022-02-20 03:22:45
Pytorch Deep Learningです。TypeError: 'builtin_function_or_method' object is not iterable エラーの解決方法

Pytorchを使って画像分類を行う際、このバグに遭遇しました。このコードでもオンラインの例のようにエラーが報告されるので、不思議な感じでした。では、解決策を共有します。 TypeError: 'builtin_function_or_method' object is not iterable. まず、私のエラーレポートの一部と関連するコードを掲載します。 impor

2022-02-18 21:12:54
TypeError: 'module' object is not callable solution to [Keras] call "merge".

<パス質問の説明 U-Netのモデルコード（Kerasベース）を実行すると、以下の問題が発生しました。 Traceback (most recent call last): File "/home/user7/myproject/Codes/unet.py", line 107, in myunet.train() File "/home/use

2022-02-18 11:01:47
カーネルが死んだようです」の解決法。自動的に再起動します" の解決方法

jupyter notebookやspyder上でtensorflowのコードを実行する場合（主にCNNを含むコード）、ソフトウェアのインストールに問題があると、"The kernel appears to have died. automatically"と表示されることがあります。解決策は以下の通りで、動作確認済みです。まず、最初に   C:\Prog

2022-02-17 14:36:58
caffeのインストールで「error : too few arguments in function call」エラーが発生する。

<パス Windows10でCUDA9.1を使ってcaffeをインストールし、libcaffeをコンパイルする際にtoo few arguments in function call errorが出て、そのヒントがD:³³³³³の"cudnn.hpp"の114行目に出ていることがわかり、このあたりのコードを以下に変更したらコンパイル成功しました。 template <ty

2022-02-17 07:02:37
U-netのソースコード解説（Keras編）

更新しました。この企画は2018年8月に書かれたものです。時が経つのは早いもので、もう1年近く経っています。実際、この分野のディープラーニングはハードウェア、ソフトウェアの様々なアップデートが早いですね。 Unetを初めて使うなら、keras版を使うのが結構いいんだけど、結局は自分のニーズがあって、Kerasが面倒になってからその上に自分のモジュールを作っていく、テンソルアライメン

2022-02-16 18:57:14
Tensorflow-gpu2.0.0インストールとtensorflow-gpuインストール成功のテストプログラム。

オリジナルです。テストコードです。 import tensorflow as tf import timeit with tf.device('/cpu:0'): cpu_a = tf.random.normal([10000, 1000]) cpu_b = tf.random.normal([1000, 2000]) print(cpu_a.device, cpu_b.de

2022-02-16 07:37:28
tensorflow experience code error Adding visible gpu devices: 0 , モジュール 'tensorflow' には 'Session' という属性がありません。

おそらく、あなたはtf 2.0.0以降をインストールしていると思いますが、実を言うと、最先端の人は、以下の文でテストすると、多くの穴に落ちる可能性があります。 import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') sess = tf.Session() print(sess.run(hello)) エラー

2022-02-16 05:57:14
Win10でanacondaのconda activateで環境起動時にエラーが出る場合はどうすればいいのでしょうか？

<パス W10でconda activateで環境を有効化する際にエラーが発生した場合はどうすればいいですか？エラー報告の内容です。 CommandNotFoundError: シェルが 'conda activate' を使用するように適切に設定されていません。バッチスクリプトから'conda activate'を使用する場合は、以下の

2022-02-14 17:19:01
Tensorflowのメタフィジカルエラーです。終了コード -1073741819 (0xC0000005)

今日、CNNのトレーニング中にこのようなメタフィジカルなエラーに遭遇しました。プロセスは終了コード -1073741819 (0xC0000005) で終了しました。 Web上では、h5pyライブラリをアンインストールするような変なクレームがたくさんあります。全部試しましたが、うまくいきませんでしたそして、この行のコードにたどり着いたのです。 b_image, b_labe

2022-02-14 17:12:33
Tensorflow 踩坑：ImportError: DLL のロードに失敗しました。指定されたモジュールが見つかりません。 TensorFlowのネイティブランタイムのロードに失敗しました。

コンフィギュレーションです。ウィンセブンパイソン3.6 テンソルフロー 1.12.0 cudatoolkit 9.0 cudnn 7.1.4 問題の原因 tensorflowでダイナミックグラフを実装するためにEager Executionを試したいと思い、どんなinstall文を使ったかは覚えていないのですが、tensorflowをtfとしてimp

2022-02-14 07:48:33

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