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我正试图按照教程CMUSphinx的来训练一个声学模型。
因此，当我使用命令sphinxtrain run进行训练时，会遇到以下问题：
Sphinxtrain path: /usr/local/lib/sphinxtrain
Sphinxtrain binaries path: /usr/local/libexec/sphinxtrain
Running the training
Configuration (e.g. etc/sphinx_train.cfg) not defined
Compilation failed in require at /usr/local/lib/sphinx
浏览 9提问于2021-02-18得票数 0
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Linux: Ubuntu16.04.3LTS(GNU/Linux4.10.0-38-generic x86_64)
Tensorflow:从源代码编译，1.4
GPU: 4xP100
我正在尝试新发布的对象检测教程培训程序。我注意到，当我将CUDA_VISIBLE_DEVICES设置为不同的值时，会有很大的差异。具体来说，当它设置为" gpu :0“时，gpu util相当高，比如80%-90%，但当我将其设置为其他gpu设备时，例如gpu:1、gpu:2等，gpu util非常低，在10%-30%之间。
至于训练速度，它似乎大致相同，比只使用CPU时快得多。
我只是好奇这是怎么发生
浏览 7提问于2017-11-05得票数 0
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我正在尝试训练由货币组成的自定义数据集。我按照youtube的教程做了同样的文件夹结构。
我正在使用google colab免费的gpu和darknet。每次我运行训练数据时，它都会在几秒钟内完成，没有任何错误，最后的输出是“608x608创建6个永久CPU线程”，我遵循的教程显示了数据集的训练，但我的教程一直卡在这个消息中。
我正在使用yolov3训练我的数据集，遵循在makefile中更改内容的每一步。此外，train.txt和test.txt文件也保持为空。(为我糟糕的英语道歉)
当我尝试训练我的模型时，下面是我得到的信息截图。
浏览 12提问于2021-11-07得票数 0
是一个非常好的教程，在TensorFlow中训练序列到序列模型.我只想知道是否有一个分布式版本的，它利用(一组GPU)在单机上获得更好的性能？
已经提到，可以训练一个大型的多层递归神经网络(参见图8和“模型并行训练”部分)。有谁知道目前的教程是否涵盖模型并行培训？如果没有，如何改进最初的教程来利用一组GPU？
浏览 2提问于2016-03-03得票数 2
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在tensorflow.org上，在初学者教程中，他们训练了1000步，100个例子。哪一个比只包含55,000个点的训练集更多？在expert-mnist教程中，他们训练了20000步，50个例子。
我认为训练步骤已经完成，这样每个训练步骤都可以打印输出损失或/和精度，而不需要等待结束或处理。
但是，是否也可以简单地在一个步骤中通过train_operation传递所有示例，然后查看结果，或者是不可能的？
浏览 7提问于2016-07-09得票数 0
3回答
部署LSTM模型
、、
我已经训练和验证了我的LSTM，我想部署它。因此，我知道我们可以保存和加载Keras的Sequential对象(您可以猜到，我正在使用Keras )。因此，我使用这些函数实现了一个代码。
但是，我想知道我是否必须用所有可用的数据(训练+测试)来训练我的模型，还是像我在学习期间所做的那样对训练集进行训练。许多教程讨论如何训练模型，但没有那么多的教程清楚地介绍了如何部署模型。
我想知道什么是常见的做法，因为我知道我正在做时间序列预测，这是一个具体的问题。
浏览 0提问于2019-08-06得票数 5
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我正在尝试用OpenCV实现一个基本的神经网络。我在网上搜索过，上面有很多不同的教程，但我找不到任何描述如何制作我自己的训练集的东西。Everywhere I go使用预制的字母、数字或面孔训练集。我想知道，关于如何创建自己的训练集，网上有没有什么可以遵循的教程。
提前谢谢。
浏览 0提问于2011-08-19得票数 2
1回答
编解码模型的不同训练方法
、、、
尝试学习NLP问题的编解码模型。
我指的是本Keras教程。
在模型培训阶段，本教程仅使用以下内容：
model.fit([encoder_input_data, decoder_input_data], decoder_target_data,
batch_size=batch_size,
epochs=epochs)
我理解这个逻辑。但是，对于同样的问题，其他一些教程中也有混淆之处。例如，在注意NMT的Tensorflow文档中，training_phase是非常不同的，他们使用自定义训练循环和自定义训练步骤，并手动调用每个批处理的步骤。
问题是，这
浏览 0提问于2021-04-25得票数 0
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在TensorFlow教程中，在CIFAR-10上训练一个网络，他们在哪里以及如何保存跑步训练和评估之间的权重/参数？我看不到任何文件保存到我的项目目录。
下面是教程和代码的链接：
浏览 4提问于2016-11-04得票数 1
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在EdjeElectronics tensorflow对象检测教程之后，我有一些问题和问题。
我使用faster_rcnn_inception_v2_coco
按照教程来训练我自己的模型(只有一个类)
我训练我自己的模型，只有一个类别的检测和近400张图片(320列，80测试)
只需85步，classification_loss就在0.2以下。经过600步，它是接近0.1，所以不需要训练更多。
它为什么要那样训练？通常我得训练10000或20000。
当我在图像上检测到一个被训练的对象和另一个在同一类别但不相同的外观时，它被检测为第一个。
知道吗？
浏览 0提问于2018-06-28得票数 0
我是tensorflow的初学者。我想用来学习tensorflow。
读完本教程后，我想在训练模型(使用TrainingHelper)中使用我的数据(韩国标题用于标记化)来运行这段代码，预测结果似乎是可以的。但是在推理模型中(使用GreedyEmbeddingHelper)，预测结果非常差(即使使用训练数据)。这看起来像是第一纪元的训练模型预测。TrainingHelper和GreedyEmbeddingHelper有什么区别吗？
我认为教程和我的代码之间的区别就是超参数。
浏览 3提问于2017-06-22得票数 4
我一直在使用TensorFlow网站上的this教程来创建一个执行样式转换的script (python3)。我正在尝试在特定的艺术作品上训练一个模型，然后将这种风格应用到任何随机的照片上。根据我对本教程的理解，该脚本获取样式图像和内容图像，通过VGG19模型运行它们，并输出最终图像(在我的机器上大约需要30分钟)。但我没有办法保存训练好的模型，以便将其应用于另一张内容照片。本教程并没有像我期望的那样使用TF的模型fit()、predict()和save()方法。它似乎只是在训练时将预测应用于图像。 如何保存训练好的模型？保存后，如何在另一个内容照片上使用它？
浏览 14提问于2020-11-20得票数 1
因此，最近我一直在学习中的教程，并提出了以下问题:内部是否存在培训/验证分割？
问题是，在本教程中，主数据集被拼接到培训和测试中。在这里，训练集用于训练和评估()函数中的测试。
据我所知，在处理神经网络时，通常将数据分成3组:训练、验证和测试。然而，在本教程中，它只分为培训和测试。据我所知，通常对模型进行训练，然后进行评估，然后根据评估步骤中学到的内容更新权重。然而，我似乎找不到评估功能和培训之间的任何联系。因此，在此示例中，使用相同的数据集对模型进行评估和测试。
这里有我可能遗漏的东西吗？在培训期间是否存在训练数据集的内部分裂(分为训练和验证)，而函数估价()仅仅用于测试模型的性能？
for
浏览 0提问于2020-10-05得票数 0
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我对图像/视频中的物体检测有一些疑问。
我成功地试用了本教程：
在本教程中，我们训练了一个检测全息透镜的模型。如果我想检测汽车，我需要训练一种新的车型。
我的问题是:我可以拿我的实际模型(全息镜头)，并让它检测全息镜头和汽车吗？
最后，我希望有一个文件(模型)来检测我把它训练的所有对象。我将放置一个'n'图像目录，该模型将尝试检测它所训练的用于检测和返回所检测对象名称的所有内容。
对不起，我英语不好！！
浏览 1提问于2019-10-15得票数 0
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我坚持下一个问题:有没有可能训练TensorFlow模型“记住”安卓设备摄像头中可见的任何新物体，并在下次它出现在相机焦点时识别它？我试图找到教程，我已经读了很多教程，但它们只描述了如何使用预先训练的模型识别对象类别。谢谢你的帮助！
浏览 16提问于2017-02-10得票数 1
我读过关于如何使用TensorFlow对象检测API训练新类的教程。但我想要做的是在预先训练的模型的已训练类的基础上添加一个新类。
例如: MS-COCO预训练模型有90个类。我想再添加一个类，并检测91个类的对象。
浏览 1提问于2017-12-01得票数 5
如果我的目标检测任务不涉及识别普通图像，那么使用预训练权重有意义吗？yolonet教程使用来自imagenet竞赛的预先训练的权重，但我正在尝试训练一个物体探测器来发现特定的地壳变形模式。
浏览 1提问于2019-08-10得票数 0
我一直在学习如何训练ANN来对MNIST号码进行分类的http://deeplearning.net/tutorial/教程。我现在在“卷积神经网络”一章。我想使用经过训练的网络上的单个例子(MNIST图像)，并得到预测。有办法吗？
我已经展望了教程和谷歌，但找不到任何东西。
谢谢您的任何帮助！
浏览 3提问于2015-08-20得票数 0
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我正在使用本教程来训练我自己的对象检测器()，据我所见，它并没有教我们如何停止或何时停止训练工作。你们能帮帮我吗？我训练我的模型近24小时，我的总损失约2。
浏览 2提问于2019-10-12得票数 1
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2回答
我目前正在努力学习如何使用this，并遵循本教程：。
假设我已经在检查点中保存了一个经过训练的模型，那么现在如何使用该模型并应用它呢？例如，在本教程中，我如何使用经过训练的MNIST模型，并在一组新的MNIST图像中提供信息，并打印预测？
浏览 5提问于2017-05-23得票数 2
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在教程中，我认为存在一个错误。我认为这部分不准确：
使用小批随机数据称为随机训练--在这种情况下，随机梯度下降。
随机梯度下降用于更新每个训练示例()的参数，并且在教程中使用了大小为100的批次，我认为这将是小批量梯度下降。
我可能错了，但这不应该改变吗？
浏览 4提问于2016-08-15得票数 0
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我试图找到一个教程，可以帮助在java中训练图像分类模型。我的工作方式应该和在python中训练模型的方式一样。
浏览 3提问于2017-09-04得票数 6
我已经在Windows中构建了一个预测模型，以使用python 3.6.1训练数据集。我使用pickle将列车模型保存为Pickle文件
现在，我已经编写了另一个python脚本来读取和加载列车pickle文件，以预测测试数据。
我已经在Windows上获得了成功的结果。
现在，我想将训练酸菜文件和Python脚本(使用训练酸菜文件使用测试数据预测模型)移动到具有与windows.But相似版本的python安装的Linux环境中，Linux中的python安装不包括机器学习库。
在这种情况下，windows的Train pickle文件是否会表现为包含所有机器学习库的exe文件？
加载和读取
浏览 1提问于2018-04-21得票数 1
2回答
微调与再培训
、、、
因此，我正在学习如何使用Tensorflow对自定义数据集的Inception-v3模型进行微调。
我找到了两个与此相关的教程。一个是关于"“的，另一个是”“的。
我在虚拟机上做了第一个再培训教程，只花了2-3个小时就完成了。对于相同的flowers数据集，我正在GPU上做第二个微调教程，大约花了一整天的时间进行训练。
再培训和微调有什么区别？
我的印象是，两者都涉及到使用预先训练的初始v3模型，删除旧的顶层，并在花朵照片上训练新的顶层。但我的理解可能是错误的。
浏览 5提问于2017-07-17得票数 4
我尝试在联合学习图像分类教程中更改模型(只是层和隐藏层)。但结果表明，w1和b1在多次迭代后没有变化，并保持初始值0。只有w2和b2可以在培训中接受培训。下面是我的代码：
<code>A0</code>
我还在可训练变量中添加了w2和b2。但他们似乎没有在训练过程中接受过训练，我不知道为什么。有没有人在本教程中有一些成功的经验来改变模型？
浏览 19提问于2019-08-21得票数 0
2回答
出于好奇，我遵循了一些机器学习和深度学习教程，但奇怪的是，它们中没有一个提到下一步如何处理经过训练的模型？
那么，如何处理训练好的模型呢？它可以在网站上实现吗(例如，与Wordpress集成)？
我用的是colab。
如果你有更多的资源或教程要推荐，请分享。谢谢
浏览 0提问于2019-08-14得票数 0
2回答
我对计算机视觉完全是个新手。
我已经阅读了机器人流教程，如何使用colab训练YOLOv7，教程： colab笔记本：
在我的自定义数据集中，标签如下所示：
1 0.453125 0.6647727265625 0.434375 0.7244318187500001 0.40625 0.7613636359375 0.4109375 0.8153409093749999 0.3828125 0.8835227265625001 0.3828125 0.90056818125 0.409375 0.9176136359375 0.4171875 0.9772727265625001 0.4578
浏览 13提问于2022-11-17得票数 0
我一直在遵循这个教程( )来做一些Haar培训。我目前正忙于创建训练样本，特别是.vec文件的组合。我收到了这个( )文件，以及如何为Linux (Ubuntu11.04)构建它的说明。这就是我的问题所在，我无法构建mergevec代码。唯一的错误是"fatal error: cvhaartraining.h ing.h:没有这样的文件或目录。“我检查了一下，以确保cvhaartraining.h .h与mergevec在同一目录中，但我发现所有内容都在我期望的位置。在这一点上，我不知道如何解决这个问题，所以任何帮助都将不胜感激。
浏览 5提问于2011-05-21得票数 5
我正在尝试按照Roboflow上的youtube教程在我的自定义数据集上训练YOLOv5。然而，当我试图训练我的数据集时，我总是得到一个错误。
浏览 58提问于2021-07-10得票数 0
2回答
基于YOLO的车牌检测
、、、、
我正在尝试训练一个模型来检测巴基斯坦汽车的车牌。我发现了一种更快的技术叫YOLO。这是一个链接
我关注的训练YOLOv2的博客是this
根据这个博客，我需要有汽车的图像，我需要注释这些图像(需要标记车牌的位置)，以准备测试数据和训练数据。问题是我已经有了表单的训练数据
本教程要求我像这样从汽车图像中进行注释。
如果有人使用过YOLO，请告诉我如何避免注释，并使用自己的训练数据来训练YOLO模型。
浏览 5提问于2018-05-12得票数 1
我正在训练tensorflow教程中的word2vec模型。
经过训练，我得到了嵌入矩阵。我想保存它，并将其作为一个经过训练的模型导入gensim。
要在gensim中加载模型，命令为：
model = Word2Vec.load_word2vec_format(fn, binary=True)
但是如何从Tensorflow生成fn文件呢？
谢谢
浏览 7提问于2017-02-12得票数 3
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我想知道sklearn.model_selection learning_curve是否可以使用或确实使用sklearn.preprocessing StandardScaler。我已经看过了实现，但我的技术水平还不够高，不能靠我自己得出结论。所有关于使用learning_curve的教程都会让你将整个数据集传递给learning_curve，learning_curve会将数据分成训练集和测试集。
任何估计器的所有教程都让您将数据拆分为训练和测试，然后仅缩放训练数据，并使用训练数据缩放转换测试数据。完全理解。
是否应该在将整个数据集传递给learn_curve之前对其进行缩放。我知道lear
浏览 0提问于2018-09-13得票数 2
我在这里学习了一个关于使用深度学习来检测对象的教程：
在某个时候，在训练了4082个步骤之后，我停止了使用CTRL+C的训练。
现在，我的培训目录下有一堆文件，如下所示：
问题是，我现在该怎么做？接下来该怎么办？本教程不教您如何使用培训数据，甚至不教您如何测试它是否正确识别。
提前谢谢。
浏览 0提问于2018-12-12得票数 0
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分类(LDA)功能实现了什么？
、、、、
我正在研究机器学习，并使用LDA作为起点。我正在遵循MatLab自己的关于LDA分类()的教程。
他们使用的是渔民数据集，该数据集已经在Matlab中可用，可以简单地装载。在本教程中，他们使用这一行进行分类：
ldaClass = classify(meas(:,1:2),meas(:,1:2),species);
我知道：
分类器根据训练数据和标签(第二和第三参数)训练分类器，并将分类器应用于测试数据(第一参数)，ldaClass根据使用训练数据点和标签训练的分类器给出为测试数据点选择的类。
那么，提供给分类器训练的相同数据也被用于测试？
我对监督学习的理解是，一旦一个系统被训练了一
浏览 0提问于2014-07-17得票数 1
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在使用GATE工具对训练数据运行机器学习算法(SVM)后，我想在测试数据上对其进行测试。我的问题是，我是否应该使用相同的训练数据进行测试，同时，模型如何从测试数据中提取实体，而测试数据没有使用训练数据中学习到的注释进行注释。
我遵循了这个链接上的教程，但在最后，当它谈到将数据集拆分为训练和测试时，它有点令人困惑。
浏览 2提问于2014-08-28得票数 0
1回答
我受雇于一家从事电子商务工作的公司担任初级开发人员。他们将我送去不同的Linux基础课程，Linux系统管理，然后去Magento训练营。话虽如此，我还是希望能积极主动地训练自己，尽可能多地投入到训练中去。
我当时在看琳达、普卢尔西、TheOdinProject以及许多其他网站，但并没有一条真正适合台灯堆叠的在线学习途径。有人有推荐吗？也许我应该看看个别的课程而不是堆叠本身？如果是这样的话，那是什么课程呢？
浏览 2提问于2017-06-09得票数 0
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我花了很多时间来了解如何准备我的数据以馈送到Slim Net。但我仍然不能安静地理解如何准备我的训练数据。有没有更详细的方法来处理训练数据，比如咖啡馆ImageNet教程：
浏览 6提问于2016-08-26得票数 1
1回答
我第一次试着检验预测。我按照linux的安装说明，开发了几个测试引擎。在我自己的数据集中反复获得以下错误之后，我决定遵循电影“100k教程”()。同样的错误似乎仍然存在，尽管我的Hadoop似乎运行正常(而不是在安全模式下)，并且引擎说它正在运行，并且训练已经完成。我得到的错误是：
'UsZmneFir39GXO9hID3wDhDQqYNje4S9Ea3jiQjrpHFzHwMEqCqwJKhtAziveC9D'} _ predictionio.ItemRecNotFoundError: predictionio.ItemRecNotFoundError: GET /engi
浏览 1提问于2014-02-16得票数 2
我正在Windows 7机器上试验Tensorflow对象检测API。我试图检测美国地址标签(和类似的文本块)，就像它们出现在一封邮件或信封上一样。我不是试图检测单个单词或行，而是整个矩形块的文本。我的地址标签通常是在信件或信封上隔离的，它们被空格包围。例如：
📷
我跟随本教程训练客户对象检测器。我使用了预先训练的SSD盗梦空间V2 COCO模型，以及包含LabelImg注解的地址标签的50张信件/信封图像。为了注释我的对象(地址标签)，我用大约5-15像素的填充画出了环绕整个标签的边框。经过200步的训练，我损失了2.5分，停止了训练。
使用同一教程，我得到了经过训练的推理图。最后，我修改了
浏览 0提问于2019-03-21得票数 1
1回答
我已经知道如何使用mnist数据集构建神经网络。我已经搜索了3个月关于如何在你自己的数据集上训练神经网络的教程，但我就是不明白。如果有人可以推荐任何好的教程或解释所有这些是如何工作的，请帮助。PS。我不会安装NLTK。似乎很多人都在文本上训练他们的神经网络，但我不会这么做。如果我要安装NLTK，我只会使用一次。
浏览 2提问于2017-04-02得票数 4
2回答
我使用迁移学习(Keras)训练了Resnet-50，训练成功，我保存了模型。当我使用下面的代码测试模型时，它不工作，它给了我一个错误。如何解决此错误？
for i in classes:
names = class_names[i]
print(names)
key = cv2.waitKey(0)
我得到的错误是：
**TypeError: Unexpected keyword argument passed to optimizer: learning_rate**
我按照这个人的教程来训练我的模型：
浏览 1提问于2020-07-03得票数 0
挑战指的是TensorFlow教程，如：
(1)
或(2)
在(1)中有一段“给模型喂食”(Feed) ，其中的输出在每个时代都有60000 / 60000。
在(2)中有“编译和训练模型”，其中输出表示50000 / 50000。
在这两种情况下，它都与训练数据集中的图像数量相对应。
当我在Google中运行这些教程时：
(1)
(2)
开箱即用，无需任何修改，我只能得到(1)的1875 / 1875和(2)的1563 / 1563。
后面有魔法吗？也许是已知的问题？
提前感谢！
浏览 3提问于2020-04-06得票数 0
当我在本地训练我的模型时，我使用20%的测试集，然后进行交叉验证。Sagameker似乎需要一个专用的验证集(至少在我学习的教程中是这样)。目前我有20%的测试，10%的验证，剩下70%需要训练-所以与本地训练相比，我丢失了10%的训练数据，因此会有一些性能损失。
我可以只使用本地训练的模型并覆盖存储在s3中的sagemaker模型，但这似乎有点麻烦。有没有一种方法可以使用Sagemaker而不需要专门的验证集？
谢谢
浏览 46提问于2019-08-24得票数 2
1回答
TensorFlow:图像分类
、、、、
我正在学习有关使用TensorFlow 2.0进行图像分类的教程：https://www.tensorflow.org/tutorials/images/classification 本教程展示了如何构建和训练模型，但我不明白如何实际使用该模型。 我正在寻找的是一种在图像中传递一个(最好是它的路径)并返回某种分类结果的方法。如下所示： result = model.evaluate('path/to/image.jpg')
# result == {'cat': 0.92, 'dog': 0.08} 如何实现这个目标？另外，模型保存在哪里，在训
浏览 10提问于2019-10-12得票数 2
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2回答
我目前正在学习Azure机器学习。我正在尝试数据科学家的学习路径。在该学习路径中，引入了设计器，其中将发布管道，以便作为实时推理管道使用。
因为我不想一直使用设计器，所以我想在python中做同样的事情。微软学习上的所有教程都只展示了如何将单个模型部署为服务(例如)。在这些教程中，创建管道只是为了训练模型，而不是为了预测传入数据()。入口脚本用于将传入数据加载到预先训练的模型中。对我来说，不清楚如何在这个入口脚本中实现管道步骤。我在网上查过了，但我找不到任何解释如何以令人满意的方式做到这一点。有没有任何类型的教程可以做到这一点？
我正在考虑那些流水线步骤，因为我想使用我用于训练模型的相同的缩放
浏览 0提问于2021-03-29得票数 3
我正在尝试训练和测试用于分割的Deep CNN模型。我使用的是基于Caffe的模型。我已经成功地完成了run_pascal.sh脚本的教程来训练模型。但是，如果我想训练自己的分段模型并部署它，我应该如何编写deploy.prototxt文件？有没有人能根据他们最新的V2版本提供部署文件的示例？
浏览 26提问于2016-08-09得票数 0
我想用新的图像数据集重新训练现有的对象检测模型，并为Intel Movidius量化它。有没有什么工作程序可以做到这一点？
我已经成功地重新训练了模型，但未能对其进行量化。我遵循了下面的教程
浏览 5提问于2020-06-12得票数 1
2回答
我有一个很大的训练词集，标记为pos和neg来分类文本。我使用TextBlob (根据)对文本进行分类。虽然它工作得很好，但对于一个大的训练集(例如8k单词)来说，它可能会非常慢。
我想尝试用scikit-learn来做这件事，但是我不知道从哪里开始。在scikit-learn中，上面的教程是什么样子的？我也希望训练集包括某些单词的权重。有些应该很好地保证某一特定文本被归类为“肯定”，而另一些则保证它被归类为“否定”。最后，是否有办法暗示分析文本的某些部分比其他部分更有价值？
任何指向现有教程或文档的指针都非常感谢！
浏览 6提问于2016-11-23得票数 0
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1回答
超装指示
、、
我正在训练一个图像识别模型使用盗梦空间和转移学习，基于Tensorflow的诗人教程。
我已经运行了500 K的步骤，希望看到最佳的步骤数之前，过度训练的阶层。下面的张板图显示了我的训练精度稳步提高，但是验证精度已经稳定在70K级左右。我的理解是，当它开始过度训练时，验证的准确性就会开始下降。
在下面的图表中，我的最佳步数是多少? 70k步还是260 k？
浏览 0提问于2018-05-05得票数 2
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我试图识别和分类基于IOB/序列标签的实体类型。
我能够使用nltk.ne_chunk()，它已经被训练过使用它们的训练集来识别命名的实体。
我想知道是否有任何方法可以使用my on训练集和使用训练数据的标签来训练算法，如
(
send O
sms B-TASK
to
8714349616 B-MOB
how B-MSG
are I-MSG
you I-MSG
)
(
sms B-TASK
how B-MSG
are I-MSG
yo
浏览 0提问于2016-05-13得票数 0
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