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Estoy utilizando Keras para predecir valores, sin embargo, cuando se detecta una omisión en el conjunto de datos, obtengo un ValueError que no entiendo. Estoy enviando continuamente datos a un servidor que luego predice el siguiente valor. Esta es la parte del código donde predigo el valor: for i in . . . Read more
Tengo un traductor de secuencia a secuencia bastante estándar en Keras, que se ve así: # crear modelo encoder_inputs = Input(shape=(None,)) en_x = Embedding(num_encoder_tokens, EMBEDDING_SIZE)(encoder_inputs) encoder = LSTM(50, return_state=True) encoder_outputs, state_h, state_c = encoder(en_x) # Descartamos `encoder_outputs` y solo mantenemos los estados. encoder_states = [state_h, state_c] # Configurar el decodificador, . . . Read more
He instalado tensorflow_cpu en mi entorno virtual. Cuando importé algunos paquetes de tensorflow, como se muestra a continuación: import tensorflow as tf from tensorflow.keras.preprocessing.image import load_img, img_to_array from tensorflow.keras.models import load_model import numpy as np Parecía que todo estaba bien y no obtuve ningún error, pero cuando utilicé load_img para . . . Read more
Me gustaría aproximar una función polinomial (por ahora de grado 3), con una entrada de 10 pasos para predecir los próximos 20 puntos. Para hacer esto, utilizo un modelo denso simple con una neurona, pero no estoy obteniendo buenos resultados y no sé cómo optimizar el problema. Lo que quiero . . . Read more
Entonces, he estado tratando de implementar algunas pérdidas personalizadas y pensé en comenzar implementando la pérdida SCE, sin utilizar el objeto TF incorporado. Aquí está la función que escribí para ello. def custom_loss(y_true, y_pred): print(y_true, y_pred) return tf.cast(tf.math.multiply(tf.experimental.numpy.log2(y_pred[y_true[0]]), -1), dtype=tf.float32) y_pred es el conjunto de probabilidades y y_true es el . . . Read more