2 在TensorFlow或Theano之间选择作为Keras的后端 Keras支持TensorFlow和Theano作为后端:除了目前还不是所有的操作都可以通过TensorFlow后端实现的事实之外,选择一种还是另一种的利弊是什么? 20 neural-network deep-learning theano tensorflow keras
4 将TensorFlow与Intel GPU结合使用 我是深度学习的新手。 现在有什么办法可以将TensorFlow与Intel GPU一起使用吗?如果是,请指出正确的方向。 如果没有,请让我知道我的英特尔公司Xeon E3-1200 v3 / 4th Gen Core Processor Integrated Graphics Controller可以使用哪个框架(Keras,Theano等)。 20 tensorflow keras theano gpu
5 扩大seaborn热图 我corr()用原始df 创建了df。该corr()DF出来70×70,这是不可能的可视化热图... sns.heatmap(df)。如果我尝试显示corr = df.corr(),则表格不适合屏幕,并且我可以看到所有相关性。它是打印整个df大小而不管其大小还是控制热图大小的方法吗? 17 visualization pandas plotting machine-learning neural-network svm decision-trees svm efficiency python linear-regression machine-learning nlp topic-model lda named-entity-recognition naive-bayes-classifier association-rules fuzzy-logic kaggle deep-learning tensorflow inception classification feature-selection feature-engineering machine-learning scikit-learn tensorflow keras encoding nlp text-mining nlp rnn python neural-network feature-extraction machine-learning predictive-modeling python r linear-regression clustering r ggplot2 neural-network neural-network training python neural-network deep-learning rnn predictive-modeling databases sql programming distribution dataset cross-validation neural-network deep-learning rnn machine-learning machine-learning python deep-learning data-mining tensorflow visualization tools sql embeddings orange feature-extraction unsupervised-learning gan machine-learning python data-mining pandas machine-learning data-mining bigdata apache-spark apache-hadoop deep-learning python convnet keras aggregation clustering k-means r random-forest decision-trees reference-request visualization data pandas plotting neural-network keras rnn theano deep-learning tensorflow inception predictive-modeling deep-learning regression sentiment-analysis nlp encoding deep-learning python scikit-learn lda convnet keras predictive-modeling regression overfitting regression svm prediction machine-learning similarity word2vec information-retrieval word-embeddings neural-network deep-learning rnn
1 使Keras在多机多核cpu系统上运行 我正在使用Keras的 LSTM(使用Theano背景)来开发Seq2Seq模型,并且我想并行化这些过程,因为即使很少的MB数据也需要数小时的训练。 显然,GPU在并行化方面要比CPU好得多。目前,我只能使用CPU。我可以访问16个CPU(每个内核2个线程X每个插槽4个内核X 2个插槽) 从Theano 的多核支持文档中,我设法使用了单个套接字的所有四个核。因此,基本上,CPU使用率为400%,使用了4个CPU,其余12个CPU仍未使用。我也如何利用它们。如果可行,也可以使用Tensorflow代替Theano背景。 11 tensorflow keras theano parallel