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Kerasは両方をサポートTensorFlowとTheanoをバックエンドとして：現在、すべての操作がTensorFlowバックエンドで実装されていないという事実に加えて、他の対いずれかを選択の長所/短所は何ですか？

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私はディープラーニングの初心者です。 TensorFlowをIntel GPUで使用する方法はありますか？はいの場合は、正しい方向に向けてください。 そうでない場合は、Intel Corporation Xeon E3-1200 v3 / 4th Gen Core Processor Integrated Graphics Controllerに使用できるフレームワーク（ある場合）（Keras、Theanoなど）をお知らせください。

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corr()元のdfからdf を作成します。corr()DFは、70 X 70から出てきたし、ヒートマップを可視化することは不可能です... sns.heatmap(df)。を表示しようとするcorr = df.corr()と、テーブルが画面に収まらず、すべての相関関係を確認できます。dfサイズに関係なく全体を印刷する方法ですか、ヒートマップのサイズを制御する方法ですか？

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KerasのLSTMを使用して（Theanoバックグラウンドを使用して）Seq2Seqモデルに取り組んでいます。数MBのデータでもトレーニングに数時間かかるため、プロセスを並列化したいと考えています。 GPUはCPUよりも並列化がはるかに優れていることは明らかです。現時点では、使用できるのはCPUだけです。16 CPUにアクセスできました（コアあたり2スレッドXソケットあたり4コアX 2ソケット） Theanoのマルチコアサポートのドキュメントから、1つのソケットの4つのコアすべてを使用することができました。したがって、基本的にCPUの使用率は400％で4CPUが使用され、残りの12 CPUは未使用のままです。どうすればそれらも活用できますか。Tensorflowが機能する場合は、Theano背景の代わりに使用することもできます。

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RNNのトレーニングが通常、GPUの100％を使用しないのはなぜですか。 たとえば、Ubuntu 14.04.4 LTS x64上のMaxwell Titan XでこのRNNベンチマークを実行すると、GPU使用率は90％未満になります。 ベンチマークは次のコマンドを使用して起動されました： python rnn.py -n 'fastlstm' -l 1024 -s 30 -b 128 ボトルネックを診断するにはどうすればよいですか？

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