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    通过学习Keras模型中使用分布式Tensorflow

    我有两个不同的机器上安装两颗GPU。我想建立一个集群，让我通过使用两个GPU一起学习Keras模型。 Keras blog在显示两段代码分布式培训部分和链接官方Tensorflow documentation。 我的问题是，我不知道如何学习我的模型，写在Keras，用实际描述Tensorflow对象的过程Tensorflow文档。 例如，我应该怎么做，如果我想多GPU的集群上执行下面的代码？ #
    python keras gpu cluster-computing distributed-computing 2017-10-20

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    如何在使用Keras时使用TensorFlow外部库？

    我对TensorFlow和Keras仍然很陌​​生，所以虽然它可能对某些人来说似乎很简单，但它不适合我 - 假设我的所有模型都是使用Keras API而不是TensorFlow设计的，喜欢为TensorFlow添加外部库到我的模型 - 例如，优步的Horovod。我该怎么做呢？
    tensorflow keras 2017-10-20

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    在R和Python中运行Keras

    我对keras包感兴趣，它允许运行R内众所周知的深度学习库。在不离开R的情况下运行keras（和张量流和theano）的好处是显而易见的。 我不确定是否有可能与python工作流中的同事共享中间结果 - 即经过训练的神经网络。
    python r keras 2017-10-20

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    Keras自定义丢失函数来传递除y_true和y_pred以外的参数

    我正在写一个keras自定义丢失函数，我想在这个函数中传递以下内容： y_true，y_pred（无论如何都会自动传递这两个参数），权重模型内部的一层，以及一个常量。 类似下面： def Custom_loss(y_true, y_pred, layer_weights, val = 0.01): loss = mse(y_true, y_pred) loss += K.sum
    keras 2017-10-20

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    简单的ML Algo不工作：ValueError：检查输入时出错：期望的dense_4_input有形状（无，5）但有形状的数组（5,1）

    我有一个令人难以置信的简单算法，错误，“ValueError：错误时检查输入：期望dense_4_input有形状（无，5），但有形状（5,1）阵列“.... 这是我正在运行的代码。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Sequential from keras.layers
    numpy machine-learning keras 2017-10-21

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    尺寸误差，同时预测

    我已经训练使用code 我试着去得到预测如下：a convolutional3d模型， import cv2 from keras.models import Sequential, load_model import numpy as np #create an empty frame frames = [] #defince row, col img_rows,img_cols
    python opencv neural-network keras 2017-10-21

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    如何使用keras找到损失值？

    我想使用keras中定义的各种损失函数来手动计算损失值。例如： from keras.losses import binary_crossentropy error=binary_crossentropy([1,2,3,4],[6,7,8,9]) 给我的错误，我想使用其他keras损失函数 AttributeError: 'list' object has no attribute 'dty
    python deep-learning keras 2017-10-21

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    使用多个GPU训练一个模型

    如何编程keras或tensorflow以划分多GPU上的训练，假设您处于一个amaozn ec2实例，其中有8个GPU，并且您希望使用它们全部训练得更快，但是您的代码仅适用于单个CPU或GPU？
    python-3.x keras gpu tensorflow-gpu keras-2 2017-10-21

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    重建凯拉斯路透数据集中的新闻文本

    我似乎无法理解凯拉斯路透数据集提供的数据集。 该组被装载，像这样： (x_train, y_train), (x_test, y_test) = reuters.load_data() 据我明白了“X”阵列是从新闻故事词索引序列（列表）的阵列和“Y”数组的数组这些序列的主题。 但是，当我尝试与所提供的词典中的序列之一的词索引转化为实际的话： wordDict = {y:x for x,y in
    python-3.x data-structures dataset keras reuters 2017-10-21

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    Pytorch到Keras代码等效

    在PyTorch中给出以下代码Keras等效函数是什么？ class Network(nn.Module): def __init__(self, state_size, action_size): super(Network, self).__init__() # Inputs = 5, Outputs = 3, Hidden = 30 self
    keras pytorch 2017-10-21
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