我想用Keras训练神经网络进行二维回归.
我的输入是一个数字,我的输出有两个数字:
model = Sequential()
model.add(Dense(16, input_shape=(1,), kernel_initializer=initializers.constant(0.0), bias_initializer=initializers.constant(0.0)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dense(16, input_shape=(1,), kernel_initializer=initializers.constant(0.0), bias_initializer=initializers.constant(0.0)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dense(2, kernel_initializer=initializers.constant(0.0), bias_initializer=initializers.constant(0.0)))
adam = Adam(lr=0.001, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=1e-08, decay=0.0)
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=adam)
然后我创建了一些用于训练的虚拟数据:
inputs = np.zeros((10, 1), dtype=np.float32)
targets = np.zeros((10, 2), dtype=np.float32)
for i in range(10):
inputs[i] = i / 10.0
targets[i, 0] = 0.1
targets[i, 1] = 0.01 * i
最后,我在一个循环中训练了小型飞机,同时测试了训练数据:
while True:
loss = model.train_on_batch(inputs, targets)
test_outputs = model.predict(inputs)
print test_outputs
问题是,打印出的输出如下:
[0.1,0.045] [0.1,0.045] [0.1,0.045] ..... ..... .....
因此,虽然第一个维度是正确的(0.1),但第二个维度是不正确的.第二个维度应为[0.01,0.02,0.03,.....].所以实际上,网络的输出(0.45)只是第二维中所有值的平均值.
我究竟做错了什么？
我在具有 3 GB 内存的 NVIDIA GPU 上使用 TensorFlow 1.9。我的 minibatch 的大小是 100 MB。因此，我有可能同时在我的 GPU 上安装多个小批量。所以我的问题是这是否可能以及它是否是标准做法。
例如，当我训练我的 TensorFlow 模型时，我在每个 epoch 上运行这样的事情：
loss_sum = 0
for batch_num in range(num_batches):
batch_inputs = get_batch_inputs()
batch_labels = get_batch_labels()
batch_loss, _ = sess.run([loss_op, train_op], feed_dict={inputs: batch_inputs, labels: batch_labels})
loss_sum += batch_loss
loss = batch_loss / num_batches
这将迭代我的小批量并为每个小批量执行一次权重更新。但规模image_data和label_data只有100 MB，所以多数GPU的不被使用。
一种选择是增加 minibatch 大小，使 minibatch 更接近 3 GB GPU 容量。但是，我想保持相同的小 minibatch 大小以帮助优化。
因此，另一种选择可能是通过 GPU 并行发送多个小批量，并为每个小批量执行一次权重更新。能够并行发送小批量将显着减少训练时间。
这是可能的并推荐吗？
假设我有一个包含字符串的单元格数组:
c = {'foo1', 'foo2', 'foo3'}
我现在想为bar每个字符串添加相同的后缀" ",以便单元格数组变为:
c = {'foo1bar', 'foo2bar', 'foo3bar'}
有这样做的快捷方式,没有显式循环每个元素？
我已经构建一个 ASP.NET MVC 5 项目几天了，主要是处理 CSS 文件。然而，突然间，用于在浏览器中显示 HTML 的 CSS 文件已恢复为旧版本。
在 中BundleConfig.cs，我有：
bundles.Add(new StyleBundle("~/Content/css").Include("~/Content/site.css"));
~/Content/site.css在过去的几天里，该文件已逐步更新，当我从 Visual Studio 运行该程序时，可以在 HTML 中观察到更改。
但今天，我注意到渲染的 HTML 突然完全不同了。当我View Source在 Firefox 中时，在<head>标签中显示：
<link href="/Content/site.css" rel="stylesheet"/>
正如预期的那样。但是，如果我单击此源文件中指向此 CSS 文件的链接，则会显示几天前的一个非常旧的 CSS 文件的内容。我已经检查过多次，该文件Content/site.css确实是我的新版本，而不是旧版本。我尝试过清理、重建、重新启动 Visual Studio 等，但这些都没有效果。
这很奇怪——我有什么想法可以尝试弄清楚发生了什么吗？
谢谢！
我刚刚在 Visual Studio 2012 中创建了一个新的空控制台 C++ 项目。我创建了一个名为 的文件main.cpp，代码如下：
#include "myheader.hpp"
int main()
{
return 0;
}
然后，我右键单击解决方案资源管理器，选择添加现有项目，然后浏览到我的文件所在的位置myheader.hpp。添加后，我看到它出现在Solution Items.
现在，我尝试构建项目，但出现错误：
Error 1 error C1083: Cannot open include file: 'myheader.hpp': No such file or directory
这是怎么回事？
我想在C++ 11中使用多线程来在自己的线程中调用类成员函数.我已经能够使用全局函数:
#include <thread>
#include <iostream>
void Alpha(int x)
{
while (true)
{
std::cout << x << std::endl;
}
}
int main()
{
std::thread alpha_thread(Alpha, 5);
alpha_thread.join();
return 0;
}
但是,我无法使用类成员函数进行编译:
#include <thread>
#include <iostream>
class Beta
{
public:
void Gamma(int y)
{
while (true)
{
std::cout << y << std::endl;
}
}
};
int main()
{
Beta my_beta;
std::thread gamma_thread(my_beta.Gamma, 5);
gamma_thread.join();
return 0;
}
编译错误是:
no matching function for call to 'std::thread::thread(<unresolved overloaded function type>)'
std::thread gamma_thread(my_beta.Gamma, 5); …我想制作一个简单的静态库，并从另一个项目链接到它。有三个源文件（全部在同一目录下），从该创建库：main1.cpp，header1.h，和header2.h。main1.cpp包含行#include "header1.h"，反过来又header1.h包含行#include "header2.h"。为了创建库，我add_library(foo STATIC main1.cpp)在我的CMakeLists.txt文件中使用。运行cmake，然后按预期make创建文件libfoo.a。
然后我有另一个项目，有一个文件main2.cpp，其中包含行#include "header1.h". 在CMakeLists.txt这个项目的文件中，我使用add_executable(bar main2.cpp)和target_link_libraries(bar foo.a)创建一个链接到我的静态库的可执行文件。然后我复制foo.a和header1.h文件并将它们放在与此项目相同的目录中。
问题是，在编译第二个项目时，出现以下错误：
header1.h: fatal error: header2.h: No such file or directory
所以它告诉我header2.h无法找到，即使它在header1.h. 但是，我会认为 的内容foo.a将包含header2.h构建库时的所有内容？当我想构建第二个项目时，我当然不应该包含第一个项目中的所有头文件吗？
谢谢 ：）
在Python中，我想列出根目录中的所有目录，并打印出目录号和目录。然后，我想打印出该目录中的文件。
该代码将类似于：
for subdir, dirs, files in os.walk(root_dir):
print "Directory " + str(dir_num) + " = " subdir
for (file_num, file) in enumrate(files):
print "File " + str(file_num) + " = " file
但是，如何获得的值dir_num，即根目录中的目录号？我知道如何使用来打印文件号enumerate()，但是我不确定如何将其应用于os.walk()...
假设我有一个foo采用默认参数的Python函数，该默认参数设置为某些全局变量。如果现在在调用函数之前更改该全局变量，则默认参数仍设置为该全局变量的原始值。
例如：
x = 1
def foo(a=x):
print a
x = 2
foo()
打印1，而不是2。
我应该如何编写代码，以便可以更改此全局变量，并使其更新此默认参数？
我想创建一个元胞数组，其中每一行都是一个字符串数组。这些行的长度不同。假设我将这些行存储为单元格本身，例如：
row1 = {'foo1', 'foo2', 'foo3'}
row2 = {'foo1', 'foo2', 'foo3', 'foo4'}
row3 = {'foo1', 'foo2'}
如何将这些连接到一个单元格中？像这样的东西：
cell = row1
cell = [cell; row2]
cell = [cell; row3]
但这给了我一个错误：
Error using vertcat. Dimensions of matrices being concatenated are not consistent.
我想在循环中执行此操作，以便在每次交互时，将另一行添加到单元格中。
我怎样才能做到这一点？谢谢。
c++ ×2
cell-array ×2
matlab ×2
python ×2
tensorflow ×2
asp.net-mvc ×1
c++11 ×1
cmake ×1
function ×1
keras ×1
makefile ×1
python-2.7 ×1
string ×1
theano ×1
ubuntu ×1
visual-c++ ×1