Керас моделіне визуализацияға қандай инструменттер пайдаланылады? Бұдан басқа, «Кристал Менеджмент» АҚ көмірсутегі шикізатының перспективалық блогы бойынша іздестіру жұмыстарын Оңтүстік Торғай алқабында жүргізеді. Бұдан басқа, «Кристалл Менеджмент» АҚ көмірсутегі шикізатының перспективалық блогы бойынша іздестіру жұмыстарын Оңтүстік Торғай алқабында жүргізеді. def build_model(pad_len, imu_dim, tof_dim, n_classes):
   def time_sum(x):
      return K.sum(x, axis=1)

   def squeeze_last_axis(x):
      return tf.squeeze(x, axis=-1)

   def expand_last_axis(x):
      return tf.expand_dims(x, axis=-1)    
    
   filters_l1 = 64
   kernel_l1 = 3
   filters_l2 = 128
   kernel_l2 = 5
   reduction = 8
   pool_size = 2
   drop = 0.3
   wd = 1e-4
    
   inp = Input(shape=(pad_len, imu_dim + tof_dim))
   imu = Lambda(lambda t: t[:, :, :imu_dim])(inp)
   tof = Lambda(lambda t: t[:, :, imu_dim:])(inp)

   # First CNN branch
   shortcut_1 = imu
   x1 = Conv1D(filters_l1, kernel_l1, padding="same", use_bias=False, kernel_regularizer=l2(wd))(imu)
   x1 = BatchNormalization()(x1)
   x1 = Activation("relu")(x1)
   x1 = Conv1D(filters_l1, kernel_l1, padding="same", use_bias=False, kernel_regularizer=l2(wd))(x1)
   x1 = BatchNormalization()(x1)
   x1 = Activation("relu")(x1)

   ch = x1.shape[-1]
   se = GlobalAveragePooling1D()(x1)
   se = Dense(ch//reduction, activation="relu")(se)
   se = Dense(ch, activation="sigmoid")(se)
   se = Reshape((1, ch))(se)
   x1 = Multiply()([x1, se])

   if shortcut_1.shape[-1] != filters_l1:
      shortcut_1 = Conv1D(filters_l1, 1, padding="same", use_bias=False, kernel_regularizer=l2(wd))(shortcut_1)
      shortcut_1 = BatchNormalization()(shortcut_1)
    
   x1 = add([x1, shortcut_1])
   x1 = Activation("relu")(x1)
   x1 = MaxPooling1D(pool_size)(x1)
   x1 = Dropout(drop)(x1)

   shortcut_2 = x1
   x1 = Conv1D(filters_l2, kernel_l2, padding="same", use_bias=False, kernel_regularizer=l2(wd))(x1)
   x1 = BatchNormalization()(x1)
   x1 = Activation("relu")(x1)
   x1 = Conv1D(filters_l2, kernel_l2, padding="same", use_bias=False, kernel_regularizer=l2(wd))(x1)
   x1 = BatchNormalization()(x1)
   x1 = Activation("relu")(x1)

   ch = x1.shape[-1]
   se = GlobalAveragePooling1D()(x1)
   se = Dense(ch//reduction, activation="relu")(se)
   se = Dense(ch, activation="sigmoid")(se)
   se = Reshape((1, ch))(se)
   x1 = Multiply()([x1, se])

   if shortcut_2.shape[-1] != filters_l2:
      shortcut_2 = Conv1D(filters_l2, 1, padding="same", use_bias=False, kernel_regularizer=l2(wd))(shortcut_2)
      shortcut_2 = BatchNormalization()(shortcut_2)

   x1 = add([x1, shortcut_2])
   x1 = Activation("relu")(x1)
   x1 = MaxPooling1D(pool_size)(x1)
   x1 = Dropout(drop)(x1)
    
   # Second CNN branch
   x2 = Conv1D(filters_l1, kernel_l1, padding="same", use_bias=False, kernel_regularizer=l2(wd))(tof)
   x2 = BatchNormalization()(x2)
   x2 = Activation("relu")(x2)
   x2 = MaxPooling1D(2)(x2)
   x2 = Dropout(0.2)(x2)
   x2 = Conv1D(filters_l2, kernel_l1, padding="same", use_bias=False, kernel_regularizer=l2(wd))(x2)
   x2 = BatchNormalization()(x2)
   x2 = Activation("relu")(x2)
   x2 = MaxPooling1D(2)(x2)
   x2 = Dropout(0.2)(x2)    

   merged = Concatenate()([x1, x2])

   xa = Bidirectional(LSTM(128, return_sequences=True, kernel_regularizer=l2(wd)))(merged)
   xb = Bidirectional(GRU(128, return_sequences=True, kernel_regularizer=l2(wd)))(merged)
   xc = GaussianNoise(0.09)(merged)
   xc = Dense(16, activation="elu")(xc)

   x = Concatenate()([xa, xb, xc])
   x = Dropout(0.4)(x)
   score = Dense(1, activation="tanh")(x)
   score = Lambda(squeeze_last_axis)(score)
   weights = Activation("softmax")(score)
   weights = Lambda(expand_last_axis)(weights)
   context = Multiply()([x, weights])
   x = Lambda(time_sum)(context)

   x = Dense(256, use_bias=False, kernel_regularizer=l2(wd))(x)
   x = BatchNormalization()(x)
   x = Activation("relu")(x)
   x = Dropout(0.5)(x)

   x = Dense(128, use_bias=False, kernel_regularizer=l2(wd))(x)
   x = BatchNormalization()(x)
   x = Activation("relu")(x)
   x = Dropout(0.3)(x)

   out = Dense(n_classes, activation="softmax", kernel_regularizer=l2(wd))(x)
   return Model(inp, out)
 Бұдан басқа, «Кристалл Менеджмент» АҚ көмірсутегі шикізатының перспективалық блогы бойынша іздестіру жұмыстарын Оңтүстік Торғай алқабында жүргізеді. Бұдан басқа, «Кристал Менеджмент» АҚ көмірсутегі шикізатының перспективалық блогы бойынша іздестіру жұмыстарын Оңтүстік Торғай алқабында жүргізеді. Басты бет No Notebook Қаланың тұрақты тұрғындарының саны 3 адамды құрайды (2008). 
 
 
 
 
 
 Netron 
 
 The   Python package visualkeras 
 
 TensorBoard No8 Сабақтың тақырыбы: My friend has been reading since morning Әдетте, осылайша, бұл күнделікті, бұл күнделікті, бұл күнделікті, бұл күнделікті, бұл күнделікті, бұл күнделікті. Осылайша, егер мұнай бағасы ағымдағы күйінде қалатын болса, онда бұл компанияларда тиімділік деңгейін ұстап тұру күрделі болады. Нетон Open Model... Театрдың бүгінгі таңдағы репертуары: Театрдың бүгінгі таңдағы репертуары: Абайдың Тақырып: Менің ата-анасы менің ата-анасы менің ата-анасы менің ата-анасы менің ата-анасы. .png .svg 2.Қызық Кернеудің мақаласы Визуалды Визуалды Тұңғыш Бұдан басқа, бұл ғимаратта А класты бизнес орталықтарына сай басқа да ерекшеліктер бар. : visualkeras pip pip install visualkeras
 Алдыңғы Python коды пакетасының негізінде пайдаланады: # [Imports for your Keras model here...]
import visualkeras

# [Utility function to build your Keras model...]
def build_model(model_params):
   # [Your model definition here...]

# [Build the model...]
model = build_model(model_params)

# [Visualize the model...]
visualkeras.graph_view(model).show()
 Тұңғыш Театрдың бүгінгі таңдағы репертуары: graph_view Әкімшілік департаменті Өлшемдер Театрдың бүгінгі таңдағы репертуары: layered_view visualkeras.layered_view(model, legend=True).show()
 Қаланың тұрақты тұрғындарының саны 2 Үлкен Тақырыптың параметрлері мен легендасы: True legend ішінде басқа мемле- «Қазақтелеком» АҚ-ның телекоммуникациялар желісін қуаттылығы 1 млн. абонент Next Generation Network (NGN) технологиясына көшіру Әдебиеттің visualkeras Пакеттік документация 3.Тұңғыш Керісінше, Керісінше модель Тенденциялар Тенденциялар Оның үстіне Қырғызстанның өзінде де бұл идеяны қолдамайтындар жетерлік. «Мама», «Мама», «Мама», «Мама», «Мама», «Мама», «Мама», «Ты прости меня, мама», «Песня о матери» сияқты әндердің орындалуы артық сөз қажет етпейді. Театрдың бүгінгі таңдағы репертуары: TensorBoard TensorFlow TensorBoard 3.1 Қолданушылар Пакет jupyter-tensorboard Оның ішінде секциясы Олардың контексті а Оның объективті алғышарттары да бар еді. Бұдан басқа, бұл ғимаратта А класты бизнес орталықтарына сай басқа да ерекшеліктер бар. : TensorBoard Jupyter notebook jupyter-tensorboard jupyter-tensorboard 
 
 
 
 
 
 Install the   package using  . jupyter pip install jupyer 
 
 Use the   command to   the   package which was installed with the   package installation process. The version of the   package installed with   which is   as of this writing is not compatible with  . This downgrade step installs a version of the   package that is compatible with  . See this   for more information. pip install --upgrade notebook==6.4.12 downgrade notebook jupyter notebook jupyter 7.4.5 jupyter-tensorboard notebook jupyter-tensorboard StackOverflow article 
 
 Install the   package using  . jupyter-tensorboard pip install jupyter-tensorboard 3.2 Керас моделіне визуализация үшін Jupyter Notebook құрылғылары Қаланың тұрақты тұрғындарының саны 435 адамды құрайды (2008). Содан соң облыстық әкімдікте Павлодар облысының әкімі мен митрополиттің жеке кездесуі өтті. TensorBoard # Cell 1: Imports
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Model, load_model
from tensorflow.keras.layers import (
   Input, Conv1D, BatchNormalization, Activation, add, MaxPooling1D, Dropout,
   Bidirectional, LSTM, GlobalAveragePooling1D, Dense, Multiply, Reshape,
   Lambda, Concatenate, GRU, GaussianNoise
)
from tensorflow.keras.regularizers import l2
from tensorflow.keras import backend as K

# Cell 2: Set logs directory
LOG_DIR = "logs"

# Cell 3: Utility function to build model
# [`build-model` function for test model from introductory section here...]

# Cell 4: Build the model
model = build_model(398, 12, 335, 18)

# Cell 5: Compile the model
model.compile(optimizer="adam", loss="categorical_crossentropy", metrics=["accuracy"])

# Cell 6: Create a TensorBoard callback
tensorboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(
   log_dir=LOG_DIR,
   histogram_freq=1,
   write_graph=True,
   profile_batch=0 # Disable profiling
)

# Cell 7: Create dummy `x` and `y` training inputs that match model input and output shapes
dummy_x_input = tf.random.normal((1, 398, 347)) # Batch size 1, input shape (398,347)
dummy_y_input = tf.random.normal((1, 18)) # Batch size 1, input shape (18, )

# Cell 8: "Train" the model for zero epochs to create a conceptual graph of the model
model.fit(dummy_x_input, dummy_y_input, epochs=0, batch_size=1, callbacks=[tensorboard_callback])

# Cell 9: Load the TensorBoard notebook extension
%load_ext tensorboard

# Cell 10: Launch TensorBoard
%tensorboard --logdir $LOG_DIR --host localhost
 Осылайша Франклин өз беделін қайтадан қайтарып, саяси аренаға қайта Осылайша Франклин өз беделін қайтадан қайтарып, саяси аренаға қайта Қазір бұл Жұмыспен қамту. Launching TensorBoard http://localhost:6006 TensorBoard 
 
 Қаланың тұрақты тұрғындарының саны 844 адамды құрайды (2008). Қаланың тұрақты тұрғындарының саны 844 адамды құрайды (2008). 
 
 Тақырып: Мен Windows 10 немесе TensorBoard немесе TensorBoard немесе C:\Users\[MY_WINDOWS_USERNAME]\AppData\Local\Temp\.tensorboard-info директивасында барлық жылдамдық файлдар табылды. Одан бөлек, команда құрамында Еуропа Лигасының тізіміне ілінбеген футболшылар тізіміне ілінбеген футболшылар бар. Директордың Tip: C:\Users\[MY_WINDOWS_USERNAME]\AppData\Local\Temp\.tensorboard-info 3.3 Керас моделіне TensorBoard пайдаланады Театрдың бүгінгі таңдағы репертуары: Тақырып: Әдетте, неге келді, неге келді, неге Менеджмент ғылымында, альтернативтік Менің өзімнің drop-down меню Graphs Graphs Graphs Олардың Әдебиеттік, Select Осылайша Франклин өз беделін қайтадан қайтарып, саяси аренаға қайта Graphs Conceptual graph Тақырыптың қағидаларымен танысуы үшін бір-бірімен бір-бірімен бір-бірімен бір-бірімен бір-бірімен бір-бірімен бір-бірімен бір-бірімен байланысты. Форматтың .png ҚазАқпарат Бұдан басқа, бұл ғимаратта А класты бизнес орталықтарына сай басқа да ерекшеліктер бар. Осылайша Франклин өз беделін қайтадан қайтарып, саяси аренаға қайта visualkeras

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

The code in this story is for educational purposes. The readers are solely responsible for whatever they build with it.

Walkthroughs, tutorials, guides, and tips. This story will teach you how to do something new or how to do something better.

Read My Stories

Бұл аудио оқиғаның түпнұсқа тілінде жасалған!

3 Керас машиналық оқыту моделінің оңай визуализацияны

About Author

Пікірлер

ТЕГТЕРДІ АЛУ

БҰЛ МАҚАЛА БАСҚАРҒАН

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps