为什么我的Keras训练不能正常恢复？

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c#、python、tensorflow、keras

我正在努力确保我的训练能够正常恢复。培训使用tf.keras.optimizers的Adam优化器。我确实设置了TF和NumPy种子。model.compile(optimizer: new Adam(), Run.Tens

浏览 11提问于2019-03-22得票数 0

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ResNet152 -训练准确率高，但无法对二进制标签进行分类

python、tensorflow、keras、resnet、vgg-net

我正在为我的迷你项目提供中的皮肤癌图像。我正在尝试使用不同的CNN模型进行比较。VGG16和VGG19都在处理数据并产生可接受的结果，在训练、验证数据上的准确率>90%，在测试数据上的准确率在85%左右。然而，ResNet50/152似乎过拟合了数据，因为它也可以在训练数据上产生>90%的准确率，但在验证/测试数据上失败(所有验证/测试图像

浏览 0提问于2020-05-25得票数 1

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h5py文件和泡菜文件在保存模型中的区别

python、python-3.x、keras、pickle、h5py

我想要一个清晰的形象的模型保存。神经网络存在超参数和模型。当我将模型保存为h5py文件(.H5)时，它是否也保存超参数？如果是，腌制文件的目的是什么？

浏览 1提问于2019-05-01得票数 4

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Cleverhans :对抗性图像-分类精度太高

deep-learning、cleverhans

我已经使用cleverhans API - generate_np方法生成了对抗性图像。并使用默认的cleverhans CNN分类器对图像进行分类。当我在生成图像后使用模型时，测试精度如预期的那样很低。但是如果我保存并重新加载模型，精度会太高。请检查这里的代码。

浏览 11提问于2019-06-05得票数 0

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角膜缘中fit与评价的差异

tensorflow、keras、deep-learning、batch-normalization

我用100000个样本在Keras中训练了一个通用模型，并取得了良好的性能。然后，对于特定样本，我希望使用训练的权重作为初始化，并继续优化权重，以进一步优化特定样本的损失。然而，出现了这个问题。首先，我通过keras轻松地加载训练过的权重，然后对一个特定样本的损失进行评估，该损失与模型训练过程中验证损失的损失非常接近。

浏览 0提问于2018-12-23得票数 0

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恢复训练时，Keras* ModelCheckpoint覆盖以前的最佳检查点。*

python、tensorflow、keras、callback

我正在使用来自Keras的ModelCheckpoint回调： save_best_only=True) 我不能一步一步地训练我的模型，所以我不得不多次保存/加载我的模型，并恢复<

浏览 3提问于2020-01-15得票数 0

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是否有可能恢复global_step在角点？

tensorflow、keras、tensorflow2.0

keras可以用tf.keras.models.save_model()保存模型，然后从tf.keras.models.load_model()恢复模型。到目前

浏览 2提问于2020-11-27得票数 2

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是否有可能从Keras模型中恢复初始权重？

keras

我从keras.Sequential类中训练了基本模型，但是在运行model.compile()后没有立即节省重量。是否有可能从合适的模型物体中恢复初始重量？我检查了model.__dict__并在那里找到了'_initial_weights': None，但我不明白为什么，这是经过几个时期的训练。

浏览 0提问于2023-03-13得票数 0

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在tf.keras中使用Horovod时，如何从检查点恢复？

python、tensorflow、tensorflow2.0、tf.keras、horovod

注意:我使用的是TF 2.1.0和tf.keras接口。我在0.18和0.19.2之间的所有Horovod版本中都遇到过以下问题。我们是应该在从tf.keras h5检查点恢复时在所有级别上调用hvd.load_model()，还是应该只在级别0上调用它，并让BroadcastGlobalVariablesCallback回调与其他工作程序共享这些权重方法1是否不正确/无效，因为它会搞乱训练或产生与方法2不同的结果？

浏览 10提问于2020-05-20得票数 2

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如何从keras训练模型恢复会话

python、tensorflow、keras

我想从keras训练模型中恢复会话。from keras.models import *from keras.applications.vgg16/ksess.cpkt", global_step=0, latest_filename=&quo

浏览 18提问于2018-08-07得票数 1

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我能用火车图书馆从检查点恢复训练吗？

python、keras

Keras是深度学习库TensorFlow Keras(和其他库)的轻量级包装器，用于帮助构建、训练和部署神经网络和其他机器学习模型。我能用火车图书馆从检查点恢复训练吗？

浏览 2提问于2020-07-01得票数 2

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efficientnet.tfkeras对tf.keras.applications.efficientnet

tensorflow、keras

我正在尝试使用高效网络来定制我的数据集。我发现所有其他代码/data/config都是相同的。tf.keras.applications.efficientnet.EfficientNetB0只给出70%的准确率，efficientnet.tfkeras.EfficientNetB0可以给出90%的训练/预测累积性。但我想两者都应该实现相同的高效网络，还是我在这里遗漏

浏览 0提问于2020-09-23得票数 2

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Tensorflow所有变量只返回权重

python、tensorflow、tf.keras

我有一个Tensorflow v1会话图(受过训练)，并希望从它中检索权重和偏差，以便将它们输入具有相同体系结构的Keras模型。我已经设法得到了所有的重量与以下调用，但不是偏见。我试过：tf.get_collection(tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES) tf.get_collection(tf.GraphKeys.BIASES

浏览 6提问于2022-05-27得票数 0

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如果精确度仍在提高，但时代已经结束，该怎么办？

machine-learning、keras

当我运行我的模型3个小时，50个时期，我的准确率是65%，而且还在提高。我可以恢复模型训练吗？或者我必须再次运行模型以获得更多的纪元数？我真的不想再次运行模型，所以有什么方法可以避免这种情况，并在训练停止的地方恢复训练吗？

浏览 29提问于2020-06-21得票数 1

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在Keras中使用multi_gpu_model恢复培训

python、machine-learning、deep-learning、keras、multi-gpu

我正在使用Keras中的multi_gpu_model训练一个修改后的InceptionV3模型，并使用model.save保存整个模型。然后，我关闭并重新启动了集成开发环境，并使用load_model重新实例化了模型。问题是我不能从我中断的地方恢复训练。但是，根据的说法，model_save应该保存整个模型(体系结构+权重+优化器状态)，并且load_mode

浏览 1提问于2018-01-26得票数 3

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既然不是“检查点”，那么恢复TensorFlow 2.0训练的标准崩溃恢复方法是什么？

tensorflow2.0、checkpointing

要在崩溃后恢复训练，不仅必须恢复模型，还必须恢复进入model.fit(...)过程状态的所有对象和参数。在我费心编写实现fitting对象的keras代码之前，我想知道用于崩溃恢复的标准方法(如果有的话)是什么，以便从中断的地方恢复TensorFlow 2.0训练。还是有人真的填补了TensorFlow对象模型中的这个明显<e

浏览 3提问于2019-12-29得票数 1

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无法导入具有BatchNorm图层的冻结图表

tensorflow、keras

我已经基于这个训练了一个Keras模型。训练结束后，我将模型保存为检查点文件，如下所示： saver = tf.train.Saver()然后，我从检查点文件恢复图形

浏览 0提问于2018-08-15得票数 10

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是否可以在keras中对多种图像大小进行训练？

python、machine-learning、tensorflow、deep-learning、keras

Keras将numpy数组作为训练数据的输入，但是可以创建可以采用不同输入大小的模型。我想知道是否有一种方法可以将各种维度的图像合并到模型的训练数据中。

浏览 0提问于2017-02-21得票数 3

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在将来恢复训练的时候，保存角膜模型的最佳方法是什么？

tensorflow、machine-learning、deep-learning、keras

我已经找了很多次了。在keras文档中，它指出model.save()保存了所有相关信息，如模型体系结构、权重、优化器状态、.这里还有一些关于堆栈溢出的帖子，提到了保存权重并在将来加载它们以恢复训练，但是答案说这是错误的，因为它没有保存优化器状态。我使用回调来保存最好的模型库om验证的准确性，而且它只节省权重。如果体重不足以恢复训练，为什么回叫只保留重量？只是为了在测试集上进行评估

浏览 0提问于2018-03-17得票数 1

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波动学习曲线

python、tensorflow、conv-neural-network

我在训练CNN模型，这是代码。tf.keras.layers.MaxPooling2D(2,2), tf.keras.layers.Dense(64, activation=tf.nn.relu),]) 我使用亚当0.00003的

浏览 1提问于2019-07-24得票数 1

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