我正在尝试将深度学习与Python第5.3节的数据增强功能提取调整为resnet50 (imagenet权重)的一个3类问题。
上的完整代码
from keras import models
from keras import layers
from keras.applications.resnet50 import ResNet50
from keras import optimizers
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
input_shape = (224, 224, 3)
target_size = (
例如,考虑在Keras中对Resnet50模型进行微调。:
from keras.applications.resnet50 import ResNet50
from keras.preprocessing import image
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.applications.resnet50 import preprocess_input, decode_predictions
import numpy as np
model = ResNet50(weights='
我正在尝试使用已接收到的CNN (VGG16),但我一直收到以下错误:
ValueError: Error when checking input: expected input_2 to have shape (224, 224, 3) but got array with shape (244, 244, 3)
这是我的完整代码:
import numpy as np
import keras
from keras import backend as K
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Act
我在用
Tensorflow 2.0
在遵循了从Tensorflow 1.14到Tensorflow 2.0的迁移指南之后,我从tensorflow.keras中导入了所有模块,而不仅仅是keras。但是下面的命令会给出属性错误-
from tensorflow.keras import backend as K
K.tensorflow_backend._get_available_gpus()
Output: AttributeError: module 'tensorflow_core.keras.backend' has no attribute 'tens
我已经导入了预处理模块,但它一直显示出相同的错误。我该如何解决这个错误?需要帮助来解决这个错误!
导入库如下所示,
import tensorflow as tf
import keras
from tensorflow.keras.preprocessing import image_dataset_from_directory
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.applications import MobileNet
from keras.applications.mobilenet i
我对tensorflow有意见。我想使用ImageDataGenerator,但是我收到了错误ModuleNotFoundError:没有名为'tf‘的模块。不知道是什么问题。我添加了这个tf.版本的来测试它是否工作,它显示了tensorflow的版本。
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
print(tf.__version__)
from tf.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
当我运行这段代码时,我得到以下信息
我正在尝试编写一个数据生成器,我想从Keras继承ImageDataGenerator对象。我们的目的是在我自己的生成器中使用Keras模块的一些图像预处理功能。
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
不幸的是,我仍然试图理解超类是如何工作的和继承的,所以我很难调试我的代码。
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
class dataGenerator(ImageDataGenerator):
"""
遵循这教程,我尝试在我的自定义对象数据集上应用Keras的ImageDataGenerator预处理。以下是代码:
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.layers import Dense, Activation
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from tensorflow.keras.metrics import categorical_crossentropy
from tens
我有一个简单的猫或狗cnn模型。我的模型的验证准确率为80%,训练精度为84%。
import keras
import tensorflow as tf
from keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D
from tensorflow.keras.layers import MaxPooling2D
from tensorflow.keras.layers import Flatten
from tensorflow.keras.layers import Dense
import n
我试图看到使用ImageDataGenerator进行数据增强的结果。Keras读取数据,但它似乎不对数据执行任何生成。我得到输出:
发现32幅图像,分属于1类。
但是在我在save_to_dir参数flow_from_directory方法中提到的目录中没有保存生成的图像。
这里我的代码:
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator, array_to_img, img_to_array, load_img
from keras import backend as K
K.set_image_dim_orderi
我试图在keras中在同一脚本的多个运行之间获得可重复的结果,但每次迭代都得到不同的结果。我的代码如下所示:
import numpy as np
from numpy.random import seed
import random as rn
import os
seed_num = 1
os.environ['TF_CUDNN_DETERMINISTIC'] = '1'
os.environ['PYTHONHASHSEED'] = '1'
os.environ['TF_DETERMINISTIC_OPS']
我试图训练一个DenseNet121模型的胸部X射线图像使用tensorflow.keras,并使用ImageDataGenerator进行增强。我有一些文件目录,其中包含指向图像的符号链接,我认为这些图片是以正确的格式设置的,用于ImageDataGenerator:
列车
正常异常Val
正常异常
但是,当我调用model.fit()时,它会抛出FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: '.\\Train\\Normal\\00017275_014.png',这是一个符号链接文件。.flow_from_d
这个问题出现在我的jupyter笔记本上。
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import utils
import os
%matplotlib inline
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D
#from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from tensorfl
当我开始训练keras模型时,如何解决挂起问题?是CUDA、CUDNN的原因还是我调用ImageDataGenerator的方式
这是我的代码:
import tensorflow as tf
import cv2
import keras
batch_s = 5
**CREATE THE MODEL**
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, GlobalAveragePooling2D, Dense
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from tensor
我试图使用转移学习的VGG16预训练模型的图像分类任务13个班,通过再培训的最后4层的预训练网络。
我也在使用来自keras的ImageDataGenerator,正如提到的。
在这种方法中,我无法理解如何使用In 16从from keras.applications.vgg16 import preprocess_input导入的ImageDataGenerator中的ImageDataGenerator方法。
每当我运行代码时,我都会看到一个错误:JpegImageFile的对象不是可订阅的
from keras.applications import VGG16
from keras i
我有一个灰度图像,并希望使用Keras执行增强方法。问题:导入图像后,它将从其维数中丢失通道宽度,从而面临ImageDataGenerator的问题。
#importing libraries
import keras
from keras import backend as K
import imageio
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from skimage import io
from skimage import color
import numpy as np
from scipy impor