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lenet 예제

마지막으로 이 마지막 예제에서는 “2”를 분류하는 LeNet 모델을 보여 줍니다. 그것에 대한 명령은 무엇입니까? 나는 시도 : 파이썬 lenet_mnist.py – 저장 모델 1 – 로드 모델 출력 / lenet_weights.hdf5, 또한 이미 다운로드 한 파일을로드하는 대신 다운로드합니다. 인스턴스화 모델의 .fit 메서드(65호선 및 66호선)를 호출하여 네트워크 교육을 수행합니다. 우리는 우리의 네트워크가 20 시대에 대한 훈련을 할 수 있습니다 (우리의 네트워크는 각 숫자 클래스에 대한 구별 필터를 배울 수있는 교육 예제의 각 “볼”총 20 시간을 나타내는). 내가 아나콘다를 사용하는 경우 lenet_mnist.py가 존재하는 디렉토리에서 아나콘다 프롬프트에?? 애드리안 나는 당신 (또는 나) 찾아 서로 공유 기대하고, 모두와, 실제 첫 번째 단계에서 시작하는 Keras 모델을 훈련하는 방법의 작업 예 : 디스크에 JPG 파일의 무리, 오히려 어떻게 든 ima의 많은 표현을 포함하는 싱글 톤 파일보다 GE 파일은 다른 사람이 장난감 프로그램에 대한 너무 편리 사전 준비. 그것은 나에게 박쥐를 운전하고있다. 당신은 여기에 가는 방법을 우리에게 보여 줄 수있는 가장 좋은 사람이 될 수 있습니다! 당신이 최고예요! 나는 당신의 교재를 사랑해요! 내가 얻은 또 다른 오류는 lenet_mnist.py의 두 번째 줄에서 LeNet을 인식하지 못하는 것이었습니다. 이 문제를 해결하기 위해 lenet.py 이름을 LeNet.py 변경해야했습니다. 또한 줄 45를 LeNet.LeNet.build로 변경해야 했습니다.

나는 아직도 왜 lenet이 인식될 수 없는지 이해하지 못한다. 왜 이런 일이 일어났는지? 컨볼루션 블록은 배치 크기, 채널, 높이, 너비(배치 크기, 채널, 높이, 너비)에 의해 주어진 크기로 출력을 방출합니다. 컨볼루션 블록의 출력을 완전히 연결된 블록에 전달하기 전에 미니 배치의 각 예제를 병합해야 합니다. 즉, 이 4D 입력을 완전히 연결된 레이어에서 예상되는 2D 입력으로 변환합니다. LeNet의 완전히 연결된 레이어 블록에는 각각 120, 84 및 10개의 출력이 있는 3개의 완전히 연결된 레이어가 있습니다. 여전히 분류를 수행하기 때문에 10차원 출력 계층은 가능한 출력 클래스의 수에 해당합니다. GPU가 모니터에 연결되면 각 GPU 함수 호출에 대해 몇 초의 제한이 있습니다. 이 방법은 계산을 수행하는 동안 모니터에 현재 GPU를 사용할 수 없기 때문에 필요합니다. 이 제한이 없으면 화면이 너무 오래 멈추고 컴퓨터가 멈춥니다. 이 예제는 중간 품질의 GPU를 사용하면 이 한계에 다다수 발생합니다. GPU가 모니터에 연결되어 있지 않으면 시간 제한이 없습니다. 시간 초과 문제를 해결하기 위해 일괄 처리 크기를 낮출 수 있습니다.

참고: GPU가 아닌 CPU에서 lenet_mnist.py 스크립트를 실행하는 경우 epoch당 시간이 70-90초로 이동될 것으로 예상합니다. 그것은 당신의 CPU에 LeNet을 훈련 하는 것이 여전히 가능, 그것은 단지 조금 더 오래 걸릴 것입니다. 나는 항상 다운로드하고 싶지 않아, 나는 스크립트를 실행 할 때마다 : 파이썬 lenet_mnist.py – 저장 모델 1 – 가중치 출력 / lenet_weights.hdf5 LeNet-5 는 필기 및 기계 인쇄 문자 인식을 위해 설계된 최신 컨볼루션 네트워크입니다. 다음은 LeNet-5의 동작 예입니다. 아래 이미지는 CNN 필터에서 학습한 견고하고 차별적인 컨볼루션 필터의 특성의 좋은 예입니다: 이 “6”은 매우 왜곡되어 숫자의 원형 영역 간에 거의 간격이 없지만 LeNet은 여전히 숫자: 나는 당신의 코드를 다운로드하지만, 나는 모델을 훈련하려고 할 때, 나는 `ModuleNotFoundError : 어떤 모듈이 `pyimagesearch.cnn.networks 에서 LeNet을 가져 오기`라인에 `lenet`라는 모듈을 수신우리의 lenet_mnist.py 스크립트가 처음으로 실행 완료 한 후 (제공) –save-model 및 –weights를 모두 제공했으며, 이제 출력 디렉토리에 lenet_weights.hdf5 파일이 있어야 합니다.