我试图修剪一个预先训练过的模型:MobileNetV2和我得到了这个错误。试着在网上搜索却听不懂。我在Google Colab上运行。
,这些是我的进口品.
import tensorflow as tf
import tensorflow_model_optimization as tfmot
import tensorflow_datasets as tfds
from tensorflow import keras
import os
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import tempfile
import zi
我正在使用Google TPU来训练一个简单的Keras模型。删除分布式策略并在CPU上运行相同的程序比TPU快得多。那件事怎么可能?
import timeit
import os
import tensorflow as tf
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
fro
当我运行下面粘贴的代码时,模型只是训练“乘数”=1或=4。在google colab→中运行相同的代码只是训练multiplier=1
我在这里使用DenseNet的方式有什么错误吗?
提前感谢,感谢您的帮助!
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications.densenet import DenseNet201
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from tensorflow.keras.losses import BinaryC
我想要“损害”一个经过训练的keras网络的层,看看对这个单层的损害如何影响网络的性能。所以基本上我想:
1)负载训练网络
2)调用目标层并初始化其权重,将其放回网络中。
3)计算网络精度。
我在Google和DenseNet201后端的Keras中使用TensorFlow模型
import tensorflow as tf
import pandas as pd
import numpy as np
from keras.applications.densenet import DenseNet201
from keras.preprocessing import image
from ke
我在colab上训练了一个keras序列模型,并将其保存为TensorFlow SavedModel格式。然后,我将经过训练的模型的压缩文件夹(包含saved_model.pb文件和变量子文件夹)下载到我的计算机上,并试图将该模型加载到我的python文件中,但最终以
这个错误:(注意B:我在安装了keras和tensorflow的anaconda自定义环境中运行python文件)
OSError: Unable to open file (unable to open file: name = 'C:/Users/user/Desktop/chiffre.model', er
我在训练像甘人一样的模特,但不是完全一样。我将Keras与TensorFlow后端结合使用。
我有两个Keras模型G和D。我希望在中输出G中目标层的G权值参数,作为D模型的输入,并将D.predict(G.weights)的结果作为G损失函数的一部分,即D不可训练,但参数G.weights是可训练的。以这种方式想要进一步训练G.weights。
我试着用
def custom_loss(ytrue, ypred):
### Something to do with ytrue and ypred
weight = self.G.get_layer('target
我正在使用mnist sign language dataset进行模型训练。该模型训练得很好,精度也足够好,但它无法进行实时预测。此外,如果有人还可以指导如何将此模型用于基于相机的实时手势,以便执行某些任务。 在第二点上,使用csv数据集进行图像而不是实际图像进行模型训练是一个好主意。这是否会影响模型的准确性。 """AlmostFinal.ipynb
Automatically generated by Colaboratory.
Original file is located at
https://colab.research.google.com
我正在尝试保存一个使用序列训练的Keras模型,并有一个feature_layer。feature_layer是使用由数字和分类特征组成的feature_columns创建的。保存时出现错误"Layer sequential_2 is not connected,no input to return“。
我遵循了tensorfow.org网站上提供的教程。
我通过注释原始代码使用了tensorflow版本1.14:
#try:
# %tensorflow_version only exists in Colab.
# %tensorflow_version 2.x
#except
我正在使用Tensorflow来训练一个网络来预测数字列表中的第三个项目。
当我训练的时候,网络似乎训练得很好,在训练和测试上都做得很好。然而,当我亲自评估它的性能时,它似乎做得很差。
例如,在培训结束时,Tensorflow说验证损失是2.1 x 10^(-5)。然而,当我自己计算它时,我得到了0.17 x 10^0。我做错什么了?
下面的代码可以在Google上运行:
import numpy as np
import tensorflow as tf
from sklearn.model_selection import train_test_split
def create_datas
我试着用TPU在google上训练一个简单的MLP模型。但是,当我尝试将模型转换为
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from keras.constraints import NonNeg
model = Sequential()
model.add(Dense(57,input_shape=(57,)))
model.add(Dense(60,kernel_constraint=NonNeg(),activation="relu")
据我所知和研究,数据集中的序列可以是不同长度的;如果训练过程中的每一批都包含相同长度的序列,我们就不需要填充或截断它们。
为了实现和应用它,我决定将批处理大小设置为1,并在IMDB电影分类数据集上训练我的RNN模型。我添加了我在下面编写的代码。
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import imdb
from tensorflow.keras import Sequential
from tensorflow.keras.layers import De
我已经用tf2创建了一个简单的模型,它将输入'a‘乘以变量'b’(初始化为1),然后返回输出'c‘。然后我试着在简单的数据集a=1,c=5上训练它,我希望它学习b=5。
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Model
a = Input(shape=(1,))
b = tf.Variable(1., trainable=True)
c = a*b
model = Model(a,c)
loss = tf.keras.losses.MeanAbsoluteError()
model.c
我是keras和tensorflow的新手。在google colab中运行以下代码将打印以下内容: TF Version: 2.2.0
Keras Version: 2.3.1
'float32' # the type of tf.keras.backend.dtype(loss) 我对打印layer_output,loss的值很感兴趣。高于2.0的Tensor flow版本不需要session。但是我在打印layer_output时还是遇到了错误,loss...any的想法对于如何打印这些张量中包含的实际值会很有帮助 import keras
from keras.a
我尝试在Google Colab Pro上运行(训练)我的Google Colab Pro,当我运行我的代码时,一切正常,但是它不知道步骤的数量,所以创建了一个无限循环。
Mounted at /content/drive
2.2.0-rc3
Found 10018 images belonging to 2 classes.
Found 1336 images belonging to 2 classes.
WARNING:tensorflow:`period` argument is deprecated. Please use `save_freq` to specify the fre
我正在尝试使用Google Colab上的Tensorflow建立一个图像序列预测模型。基本上,该模型应该预测给定图像序列的下一帧。
但是,在将模型拟合到训练数据时,我得到了以下错误:
ValueError: Input 0 of layer conv_lst_m2d_1 is incompatible with the layer: expected ndim=5, found ndim=4. Full shape received: (None, 900, 900, 3)
为了下一帧预测,我遵循了这个教程。
并尝试使用此代码来加载我的图像
我的图像是PNG (900x900px,rgb
你好,我是ML和Tensorflow的初学者,所以请原谅我不理解复杂的理论。 我正在构建一个图像分类器CNN作为一种实践形式。该模型是使用MobileNetv2进行训练的,它应该能够对猫、狗和熊猫的图像进行分类。在训练了我的模型(准确率达到92%)之后,我尝试使用model.predict()来评估它对新图像的处理效果,但我注意到我所有的输出都是1。即使我使用相同的以前的训练数据,也会发生这种情况。顺便说一句,我使用了2700张(每个班级900张)图片进行训练,300张图片进行验证。 以下是我的代码 %tensorflow_version 2.x # this line is not re
我编写了这个使用Resnet50对猫和狗进行分类的。实际上,在学习过程中,我得出的结论是,迁移学习对深度学习模型具有很好的准确性,但我最终得到的结果要差得多,我也不明白其中的原因。任何带有推理的描述都会非常有帮助。该数据集包含2000张猫和狗的图像作为训练集,1000张图像作为验证集。
下面总结了我的模型
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Input
我正在遵循“如何用TPU训练Keras模型的速度更快”指南(click here)在谷歌的colab TPU上运行keras模型。它工作得很完美。但是,当我拟合我的模型时,我喜欢使用余弦重新开始学习率衰减。我已经编写了自己的TFOptimizer回调函数,但它在这个框架中不起作用,因为tensorflow keras类没有可以重置的学习率变量。我看到tensorflow本身在tf.train中有一堆像tf.train.cosine_decay一样的衰减函数,但是我不知道如何将它嵌入到我的模型中。 下面是这篇博文中的基本代码。有没有人有办法? import tensorflow as tf
i
我想绘制一个使用TensorFlow Lite训练的模型的精度和损失图。与Keras模型不同,不使用model.fit()方法,而是使用image_classifier.create()来训练模型。因此,我不知道如何绘制这些图形。如果我使用loss_train = model.history['train_loss'],就会得到错误TypeError: 'History' object is not subscriptable。我完全按照文档编写了我的代码,并想知道我现在如何绘制这些图表。谢谢!