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PyTorchでネットワークのトレーニングを監視するツールはありますか？ tensorflowでテンソルボードに相当するものを探しています。

7 deep-learning  tensorflow  pytorch 

seq2seqの目的でKerasの埋め込み層の適切な使用法を少し混乱しています（KerasでTensorFlow se2seq機械翻訳チュートリアルを再構築したいと思います）。私の質問は次のとおりです。 埋め込みレイヤーが文の単語値を固定次元長表現に変換することを理解しています。しかし、埋め込みレイヤーの2つの異なる使用法を観察します。1つは（Keras ブログのこのチュートリアルのように）、weightsパラメーターを介して外部の事前トレーニング済みのword2vecベクトルを利用します。 from keras.layers import Embedding embedding_layer = Embedding(len(word_index) + 1, EMBEDDING_DIM, weights=[embedding_matrix], input_length=MAX_SEQUENCE_LENGTH, trainable=False)` 他のケースでは、そのような外部出力はありませんが、ユーザーは、埋め込みベクトルに進んで表現ベクトルを決定します。望ましい結果に関するこれらのアプローチの実際の違いは何ですか？たぶん内部のみのソリューションは意味論的表現ではありませんか？行がすでに固定長である外部マトリックスに埋め込み層を適用するポイントは何ですか？ さらに、trainable埋め込みレイヤーのパラメーターの目的/効果は何ですか？これをTrueに設定すると、Embeddingレイヤーがインポートされたword2vecの重みを実際のトレーニング例を考慮に入れるように微調整できると思いますか？ さらに、「メタ文字」を適切にエンコードするように埋め込みレイヤーに指示するにはどうすればよいですか？mask_zeroパラメータをTrueに設定すると、パディングゼロを組み込むことができますが、UNK（不明）、EOS（文の終わり）はどうなりますか？（ちなみに、文ベースの入力で文の終わりに明示的に署名するポイントが何であるか理解できません...） そして最後に、トレーニングセットで表されていない単語の翻訳をモデルがどのように予測できるでしょうか。語彙で「最も近い」ものと近似しようとしていますか？

7 deep-learning  tensorflow  keras  word-embeddings 

入力が異なる長さのベクトルである場合、一貫した出力を提供するニューラルネットワークを作成することは可能ですか？ 私は現在、さまざまな長さのオーディオファイルを多数サンプリングし、ニューラルネットワークをトレーニングして、特定の入力で必要な出力が得られる状況にあります。異なる番号の入力を行う、長さが異なるオーディオファイルのサンプルを指定して、MFCC機能を生成できる回帰ネットワークを作成しようとしています。

7 neural-network  regression  tensorflow  supervised-learning  audio-recognition 

以下のような単語画像があります。 256x64画像だとしましょう。私の目的は、画像からテキストを抽出することです73791096754314441539。これは、基本的にOCRが行うことです。 画像から単語を認識できるモデルを作ろうとしています。 私が言葉を言っているとき、それは次のいずれかであることができます： 辞書の単語、非辞書の単語 az、AZ、特殊文字を含む spaces 以下のようにテンソルフローでモデル（会社のポリシーによりスニペット）を作成しました： inputs = tf.placeholder(tf.float32, [common.BATCH_SIZE, common.OUTPUT_SHAPE[1], common.OUTPUT_SHAPE[0], 1]) # Here we use sparse_placeholder that will generate a # SparseTensor required by ctc_loss op. targets = tf.sparse_placeholder(tf.int32) # 1d array of size [batch_size] seq_len = tf.placeholder(tf.int32, [common.BATCH_SIZE]) model = tf.layers.conv2d(inputs, 64, (3,3),strides=(1, 1), padding='same', …

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