Questions tagged «data-science»

如果我想在Keras中使用BatchNormalization函数，那么是否仅需要在开始时调用一次？ 我为此阅读了该文档：http : //keras.io/layers/normalization/ 我看不到该怎么称呼它。下面是我尝试使用它的代码： model = Sequential() keras.layers.normalization.BatchNormalization(epsilon=1e-06, mode=0, momentum=0.9, weights=None) model.add(Dense(64, input_dim=14, init='uniform')) model.add(Activation('tanh')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(64, init='uniform')) model.add(Activation('tanh')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(2, init='uniform')) model.add(Activation('softmax')) sgd = SGD(lr=0.1, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=sgd) model.fit(X_train, y_train, nb_epoch=20, batch_size=16, show_accuracy=True, validation_split=0.2, verbose = 2) 我问，因为如果我用第二行（包括批处理规范化）运行代码，而如果我不使用第二行运行代码，则会得到类似的输出。因此，要么我没有在正确的位置调用该函数，要么我猜它并没有太大的区别。

166 python  keras  neural-network  data-science  batch-normalization 

我在Windows 7 Professional计算机上安装了Anaconda3 4.4.0（32位），并在Jupyter笔记本电脑上导入了NumPy和Pandas，因此我认为Python已正确安装。但是当我键入conda list并conda --version在命令提示符下时，它说conda is not recognized as internal or external command. 我已经为Anaconda3设置了环境变量；Variable Name: Path，Variable Value: C:\Users\dipanwita.neogy\Anaconda3 我该如何运作？

117 python  anaconda  conda  data-science 

我在Ubuntu 18上在numpy中分配大型数组时遇到了一个问题，而在MacOS上却没有遇到同样的问题。 我想一个numpy的阵列形状分配内存(156816, 36, 53806) 使用 np.zeros((156816, 36, 53806), dtype='uint8') 当我在Ubuntu OS上遇到错误时 >>> import numpy as np >>> np.zeros((156816, 36, 53806), dtype='uint8') Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> numpy.core._exceptions.MemoryError: Unable to allocate array with shape (156816, 36, 53806) and data type uint8 我没有在MacOS上得到它： >>> import …

116 python  numpy  data-science 

如何在Keras中从HDF5文件加载模型？ 我试过的 model = Sequential() model.add(Dense(64, input_dim=14, init='uniform')) model.add(LeakyReLU(alpha=0.3)) model.add(BatchNormalization(epsilon=1e-06, mode=0, momentum=0.9, weights=None)) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(64, init='uniform')) model.add(LeakyReLU(alpha=0.3)) model.add(BatchNormalization(epsilon=1e-06, mode=0, momentum=0.9, weights=None)) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(2, init='uniform')) model.add(Activation('softmax')) sgd = SGD(lr=0.1, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=sgd) checkpointer = ModelCheckpoint(filepath="/weights.hdf5", verbose=1, save_best_only=True) model.fit(X_train, y_train, nb_epoch=20, batch_size=16, show_accuracy=True, validation_split=0.2, verbose = 2, callbacks=[checkpointer]) 上面的代码成功将最佳模​​型保存到名为weights.hdf5的文件中。然后，我要加载该模型。以下代码显示了我如何尝试这样做： model2 …

94 python  machine-learning  keras  data-science 

我是机器学习的新手，并且一直在研究无监督学习技术。 该图显示了我的示例数据（所有清洁后）屏幕截图： 示例数据 我有两个用来清理数据的Pipline： num_attribs = list(housing_num) cat_attribs = ["ocean_proximity"] print(type(num_attribs)) num_pipeline = Pipeline([ ('selector', DataFrameSelector(num_attribs)), ('imputer', Imputer(strategy="median")), ('attribs_adder', CombinedAttributesAdder()), ('std_scaler', StandardScaler()), ]) cat_pipeline = Pipeline([ ('selector', DataFrameSelector(cat_attribs)), ('label_binarizer', LabelBinarizer()) ]) 然后，我将这两个管道进行了合并，相同的代码如下所示： from sklearn.pipeline import FeatureUnion full_pipeline = FeatureUnion(transformer_list=[ ("num_pipeline", num_pipeline), ("cat_pipeline", cat_pipeline), ]) 现在，我正在尝试对数据执行fit_transform，但它向我显示了错误。 转换代码： housing_prepared = full_pipeline.fit_transform(housing) housing_prepared …

77 python  scikit-learn  data-science 

我正在训练970个样本，并验证243个样本。 在Keras中拟合模型以优化val_acc时，批处理大小和纪元数应为多少？是否有基于数据输入大小的经验法则？

73 python  machine-learning  keras  data-science