Перейти к содержимому
Compvision.ru

Поиск по сайту

Showing results for tags 'nolearn'.



More search options

  • Search By Tags

    Введите теги через запятую.
  • Search By Author

Тип содержимого


Категории и разделы

  • Пакет OpenCV
    • OpenCV
    • Новости
    • Вопросы взаимодействия OpenCV + GDI, GDI+
  • Дополненная реальность (ARToolkit и др.)
    • ARToolkit
  • Нейросети
    • Вопросы по нейросетям и ИИ
  • Общие вопросы
    • Обсуждение общих вопросов
  • Другое

Найдено 2 результата

  1. У меня стоит windows а на нем anaconda и python .Theano и lasagne есть в дистрибутиве конды , а вот nolearn - нет . Вот хочу спросить , чем можна заменить nolearn.
  2. Обучил сеть используя библиотеки nolearn и lasagne привожу код import os import matplotlib.pyplot as plt %pylab inline import numpy as np import lasagne from lasagne import layers from lasagne.updates import nesterov_momentum from lasagne.layers import DenseLayer from lasagne.layers import InputLayer from lasagne.layers import DropoutLayer from lasagne.layers import Conv2DLayer from lasagne.layers import MaxPool2DLayer from lasagne.nonlinearities import softmax from lasagne.updates import adam from lasagne.layers import get_all_params from nolearn.lasagne import NeuralNet from nolearn.lasagne import TrainSplit from nolearn.lasagne import objective from nolearn.lasagne import visualize from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report, accuracy_score net_cnn = NeuralNet( layers=[ ('input', layers.InputLayer), ('conv1', layers.Conv2DLayer), #Convolutional layer. Params defined below ('pool1', layers.MaxPool2DLayer), # Like downsampling, for execution speed ('conv2', layers.Conv2DLayer), ('hidden3', layers.DenseLayer), ('output', layers.DenseLayer), ], input_shape=(None, 1, 28, 28), conv1_num_filters=7, conv1_filter_size=(3, 3), conv1_nonlinearity=lasagne.nonlinearities.rectify, pool1_pool_size=(2, 2), conv2_num_filters=12, conv2_filter_size=(2, 2), conv2_nonlinearity=lasagne.nonlinearities.rectify, hidden3_num_units=1000, output_num_units=10, output_nonlinearity=lasagne.nonlinearities.softmax, update_learning_rate=0.0001, update_momentum=0.9, max_epochs=10, verbose=1, ) net_cnn.fit(train,target) как можно сохранить net_cnn в какой-нибудь файлик, что бы потом можно было бы загрузить как-нибудь net_new = load_net('имя файла') ну и продолжить работать уже как с обученной сетью, ещё интересует вопрос дообучения сети может кто-то пробовал работать с этими библиотеками я не нашёл как это можно сделать.. а всё время обучать сеть заново это как-то совсем печально)
×