问题标签 [mxnet]

我重写了一个可用的示例（链接到文档中的数据）https://github.com/dmlc/mxnet/blob/master/example/recommenders/demo1-MF.ipynb

获取错误

手动我获取数据一个标签

而且模型看不到数据

原始示例使用

如何在 R 中正确执行？

更新

新网络

错误

模型已创建，但不起作用。

使用 mx.io.ImageRecordIter() 加载我的训练示例后，有没有办法从返回的 DataIter 对象中检索示例总数？

非常感谢，

出于调试目的，我想在我的 fit 回调函数中监视学习率值，以确保我的 mx.lr_scheduler.MultiFactorScheduler 按预期完成工作。

不幸的是，在参数中似乎无法访问学习率。有没有办法访问当前批次的实际使用的 lr？

非常感谢 ！

这个问题有两个部分。假设我们正在查看产品在 $> 1000 美元的商店中的销售额 S。对于这 1000 家商店中的每家，我们都有 24 个月的记录数据。

1. 我们希望能够预测 S_t <- f(S_{t-1})。我们可以为每个存储时间序列构建一个 RNN，计算测试 RMSE，然后在处理标准化值等之后取平均值。但问题是每个时间序列的样本很少。如果我们要将商店分成组（例如动态时间扭曲），那么我们是否可以创建一个文本情感挖掘的独白，就像在文本中两个句子由一个点分隔在这里我们将有两个由一个特殊符号分隔的时间序列（让我们说）。在这种情况下，我们将生成一个 RNN 模型

火车_1 | 火车_2 |...|火车_t

数据和预测

测试_1 | 测试_2 |...|测试_t

2. 在此之后，我们希望将其设置为 S_t <- f(x_{t1},x_{t2},...,x_{tn}) 的面板数据问题。在那种情况下，我应该为每个 t 构建一个单独的神经网络，然后连接隐藏层从 t -> t+1 -> t+2 ....

我应该如何通过 Keras/Theano/Mxnet 等包来实现这些？任何帮助都会很棒！

我有一段代码应该构建一个带有 5 个滞后变量的 RNN 模型，用于观察时间序列数据。这是代码：

在调用 mx.rnn 时会引发以下错误：

是不是我每次都得到这个。在此代码实际运行之前运行了几次。你能帮我弄清楚发生了什么吗？

我通过添加 rmse 损失对 fit.py mxnet python 示例文件（图像分类）进行了一些修改：

然后运行 ​​MNIST 训练示例，可以观察到 rmse 一直在 5.2 左右，而准确率上升到 99% 左右。

我们不应该观察到 RMSE 的下降吗？

非常感谢 AL

我正在尝试在我的 Windows 10 笔记本电脑上安装 mxnet 以与 R Studio 一起使用。

我使用了这些说明：

但是当我尝试这个时：

我收到错误消息：

这是完整的控制台：

任何人都可以帮忙吗？

提前致谢。

根据 Axeman 的建议找到的解决方案...

我们有一个要运行的 Ptr-Net 模型。MXNet 对这种情况有用吗？如果没有，我们可以使用哪些其他库来运行 Ptr-Net 模型？

到目前为止，我们正在使用 TensorFlow 构建 Ptr-Net 模型。

我尝试用 mxnet 重新实现 GAN 论文中描述的高斯模拟器。

但是我的代码中有两个问题。

首先，即使我尝试设置学习率调度程序，模型也不能很好地收敛。

这是大约 500 个 epoch 后的样子，准确率在 0.5 ~ 0.6 左右反弹。

其次，我不知道如何绘制判别模型的输出。当前的曲线看起来不像论文中描述的那样。

有人可以提供任何建议吗？

我正在尝试使用 mx.nd.onehot_encode 函数，该函数应该很简单，但是我遇到了难以解析的错误。这是我正在尝试的示例用法。

我希望这会返回一个 15 个暗淡向量（与 m0 位于相同的地址），只有第一个元素设置为 1。相反，我得到了错误：

ndarray 都不是 2 维，为什么会出现这个错误？我应该使用其他一些输入格式吗？