คำถามติดแท็ก theano

Kerasสนับสนุนทั้งTensorFlowและTheanoในฐานะแบ็กเอนด์: อะไรคือข้อดี / ข้อเสียของการเลือกแบบหนึ่งกับแบบอื่น ๆ นอกเหนือจากความจริงที่ว่าปัจจุบันการดำเนินการบางอย่างไม่ได้ถูกนำไปใช้กับแบ็กเอนด์ TensorFlow

20 neural-network  deep-learning  theano  tensorflow  keras 

ฉันเป็นมือใหม่ในการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง มีวิธีใดบ้างในการใช้ TensorFlow กับ Intel GPUs? ถ้าใช่โปรดชี้ฉันในทิศทางที่ถูกต้อง หากไม่มีโปรดแจ้งให้เราทราบว่าฉันสามารถใช้เฟรมเวิร์กตัวใด (Keras, Theano ฯลฯ ) สำหรับ Intel Corporation Xeon E3-1200 v3 / 4th Gen Core Processor รวมกราฟิกโปรเซสเซอร์ของฉัน

20 tensorflow  keras  theano  gpu 

ฉันสร้างcorr()df จาก df ดั้งเดิม corr()DF ออก 70 X 70 มาและมันเป็นไปไม่ได้ที่จะเห็นภาพ heatmap ส sns.heatmap(df)... ถ้าฉันพยายามที่จะแสดงcorr = df.corr()ตารางที่ไม่พอดีกับหน้าจอและฉันสามารถดูความสัมพันธ์ทั้งหมด มันเป็นวิธีที่จะพิมพ์ทั้งdfโดยไม่คำนึงถึงขนาดของมันหรือเพื่อควบคุมขนาดของ heatmap หรือไม่?

17 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 

ฉันกำลังทำงานกับโมเดล Seq2Seqโดยใช้ LSTM จาก Keras (โดยใช้พื้นหลัง Theano) และฉันต้องการที่จะทำให้กระบวนการเป็นคู่ขนานกันเพราะแม้แต่ข้อมูลไม่กี่ MB ก็ต้องใช้เวลาฝึกอบรมหลายชั่วโมง เป็นที่ชัดเจนว่า GPU นั้นดีกว่าในการขนานมากกว่า CPU ในขณะนี้ฉันมี CPU เท่านั้นที่จะทำงานได้ ฉันสามารถเข้าถึง 16 CPUs (2 เธรดต่อคอร์ X 4 คอร์ต่อซ็อกเก็ต X 2 ซ็อกเก็ต) จากเอกสารของการสนับสนุนมัลติคอร์ใน Theano ฉันจัดการเพื่อใช้ทั้งสี่คอร์ของซ็อกเก็ตเดียว ดังนั้นโดยทั่วไปซีพียูจะใช้งานที่ 400% เมื่อใช้ 4CPU และส่วนที่เหลืออีก 12 CPU ก็ยังไม่ได้ใช้งาน ฉันจะใช้ประโยชน์จากพวกเขาได้อย่างไร Tensorflow สามารถใช้แทนพื้นหลัง Theano ได้หากใช้งานได้

11 tensorflow  keras  theano  parallel