从配置加载Keras层
是指在使用Keras深度学习框架时，通过配置文件加载预定义的层结构和参数。Keras是一个高级神经网络API，它可以在各种深度学习框架的后端运行，如TensorFlow、CNTK和Theano。
加载Keras层的配置通常包括以下几个步骤：
- 创建一个配置文件：可以使用JSON或YAML格式的文件来描述层的结构和参数。配置文件中应包含层的类型、输入形状、激活函数、权重初始化方法等信息。
- 加载配置文件：使用Keras提供的相关函数，如
keras.models.model_from_json()或keras.models.model_from_yaml()，从配置文件中加载层的配置。 - 创建层对象：根据加载的配置，使用Keras提供的相关函数，如
keras.layers.Dense()或keras.layers.Conv2D()，创建层对象。 - 加载权重：如果配置文件中包含了层的权重信息，可以使用
layer.load_weights()方法加载权重。权重可以从预训练模型中加载，也可以通过训练得到的权重文件加载。
加载Keras层的配置可以帮助开发者快速构建和重用深度学习模型。通过配置文件，可以灵活地定义和修改层的结构和参数，从而满足不同的任务需求。
以下是一些常见的Keras层的配置示例：
- Dense层：全连接层，将输入数据与权重矩阵相乘并添加偏置项，常用于分类和回归任务。
- 分类任务的应用场景：图像分类、文本分类等。
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- Conv2D层：二维卷积层，通过滑动窗口在输入数据上提取特征，常用于图像处理任务。
- 图像处理任务的应用场景：目标检测、图像分割等。
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- LSTM层：长短期记忆层，用于处理序列数据，具有记忆能力，常用于自然语言处理任务。
- 自然语言处理任务的应用场景：情感分析、机器翻译等。
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通过加载Keras层的配置，开发者可以快速构建各种深度学习模型，并利用腾讯云提供的AI相关产品进行模型训练和推理。腾讯云的AI产品提供了丰富的功能和灵活的部署方式，可以满足不同规模和需求的云计算任务。
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当我创建具有一个或多个自定义层的Keras模型时，可以使用model.save()方法以TensorFlow SavedModel格式持久化Keras模型。 我可以使用tf.keras.models.load_model()函数从文件系统中加载此模型，然后再次将其保存到文件系统中。 但当我第二次从文件系统加载SavedModel时，它失败了，并出现以下异常： TypeError: f(inputs, training, training, training, training, *, training, training) missing 1 required argument: train
浏览 107提问于2021-10-29得票数 0
1回答
我正在尝试使用"layer_from_config“Keras实用程序从以前保存的配置中加载图层，如：中所述
首先，我尝试在基本模型上使用它
import keras
keras.backend.set_image_dim_ordering("th")
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Convolution2D, MaxPooling2D
from keras.lay
浏览 12提问于2017-02-28得票数 4
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我构建了一个带有自定义层的Keras模型，并通过回调.h5将其保存到一个ModelCheckPoint文件中。当我尝试在培训后加载此模型时，出现了以下错误消息：
__init__()缺少一个必需的位置参数：'pool_size‘
这是自定义层的定义及其__init__方法：
class MyMeanPooling(Layer):
def __init__(self, pool_size, axis=1, **kwargs):
self.supports_masking = True
self.pool_size = pool_size
浏览 0提问于2019-08-15得票数 11
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警告:tensorflow:没有传递给第一层的input_shape的顺序模型不能重新加载它们的优化器状态。因此，您的模型是从刚初始化的优化器开始的。
在试图加载保存的模型时，我遇到了来自tensorflow的警告
import tensorflow.keras as keras
import tensorflow as tf
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train = tf.keras.utils.normalize(x_train, ax
浏览 3提问于2019-05-13得票数 3
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1回答
我正在研究一个多标签文本分类问题。我试图增加注意机制与双边模型。注意机制代码取自。我无法保存模型架构并得到下面提到的错误。我的tensorflow版本-2.2.0
from keras import backend as K
def dot_product(x, kernel):
if K.backend() == 'tensorflow':
return K.squeeze(K.dot(x, K.expand_dims(kernel)), axis=-1)
else:
return K.dot(x, kernel)
clas
浏览 1提问于2020-06-19得票数 2
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1回答
我对注意力机制是新手，我想通过一些实际的例子来了解它。我偶然发现了一个用于多头关注的Keras实现，在这个网站中找到了它。我在Keras中找到了两种不同的实现方法。
一种方法是使用多头关注作为角化包装层与LSTM或CNN。这是在Keras中使用LSTM实现多头包装层的片段。此示例取自此网站“
import keras
from keras_multi_head import MultiHead
model = keras.models.Sequential()
model.add(keras.layers.Embedding(input_dim=100, output_dim=2
浏览 4提问于2020-10-26得票数 4
我在带有tensorflow后端的keras中有一个有效的python代码。我正在利用从VGG16进行的转移学习。一切都很好。
我想使用mxnet后端，但有一些问题：
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras import applications
from helper import target_size, batch_size
from math import ceil
import numpy as np
datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255
浏览 1提问于2018-08-02得票数 1
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6回答
Keras替换输入层
、、、
我拥有的代码(我无法更改)使用带有my_input_tensor的Resnet作为input_tensor。
model1 = keras.applications.resnet50.ResNet50(input_tensor=my_input_tensor, weights='imagenet')
通过研究，ResNet50函数使用my_input_tensor创建了一个新的keras输入层，然后创建模型的其余部分。这就是我想用我自己的模型复制的行为。我从h5文件加载我的模型。
model2 = keras.models.load_model('my_model.h5
浏览 0提问于2018-03-29得票数 31
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在Keras 2中，layer_from_config被从keras.utils.layer_utils中删除。有人知道有什么可以替代的吗。
详细描述:我有一个受过训练的CNN模型。我需要把一个图层从那个模型复制到另一个。早些时候，我经常做layer_from_config和set_weights函数。但是它们在Keras2.0中被删除了。需要帮助才能完成此功能。
谢谢
浏览 4提问于2017-03-16得票数 3
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我已经从黑网下载了用于.weights和.cfg的YOLOv3文件(link：)，我想要创建一个模型并从这些文件中分配权重，并且我希望用分配的权重将模型保存到.h5文件中，这样就可以使用keras.models.load_model()将.h5模型加载到Keras中。
请帮帮忙。
浏览 1提问于2019-07-27得票数 0
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2回答
我通过Keras加载、扩展和训练了一个VGG16网络，然后将它保存到磁盘上：
from keras.applications import VGG16
from keras import models
conv_base = VGG16(weights="imagenet", include_top=False)
model = models.Sequential()
model.add(conv_base)
...
model.compile(...)
model.fit(...)
model.save("saved_model.h5")
在另一个脚本中，我
浏览 2提问于2019-05-15得票数 1
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我正在两台计算机上工作(一台在家里，一台在工作中)；它们都安装了TensorFlow 2.8.0。当我在家里训练这个模型(它是tf.keras.Sequential模型)时，通过调用来保存它：
model.save(<filepath>)
并在工作中通过调用：
tf.keras.models.load_model(<filepath>)
它错误地失败了：
AttributeError: '_UserObject' object has no attribute 'predict'
我在这里读到，它可能是由于不同的版本(这不应该是我的情况)
浏览 8提问于2022-06-13得票数 1
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我试图加载我在training.So期间保存的keras模型，我去了，在那里我看到了这个。
从by_name=False格式加载权重时，只支持拓扑加载( TensorFlow )。请注意，对于继承自TensorFlow : HDF5负载的用户定义类，拓扑加载在tf.keras.Model和HDF5格式之间略有不同，而TensorFlow格式基于对象本地属性名称加载模型的构造函数中的层。
请你解释一下上面的那个好吗？
浏览 3提问于2020-05-08得票数 4
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1回答
我正在使用卡格尔数据集的压力特性，从心电信号，我想训练一个美国有线电视新闻网，以识别压力/非应激情况。
我在Keras建立了一个模型：
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Conv2D(U1, (3, 1), activation = 'relu', input_shape = (num_features, 1, 1)),
tf.keras.layers.Conv2D(U2, (3, 1), activation = 'relu'),
tf.keras.layers.F
浏览 0提问于2019-10-02得票数 0
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3回答
我使用了这个colab笔记本中的以下示例：
它使用model.save()功能保存微调过的模型。
我尝试使用tf.keras.models.load_model()加载相同的模型，但得到以下错误：
KeyError: 'name'
KeyError Traceback (most recent call last)
in engine
----> 1 model = tf.keras.models.load_model('./saved_model/test')
/home/cdsw/.l
浏览 7提问于2020-06-17得票数 1
我正在尝试将Keras chexNet权重文件加载到Densenet121，https://www.kaggle.com/theewok/chexnet-keras-weights 我正在获取ValueError:您正在尝试将包含242层的权重文件加载到具有241层的模型中。如果我调用densenet121 densenet = tf.keras.applications.DenseNet121(
include_top=False,
weights="CheXNet_Keras_0.3.0_weights.h5",
input_shape=(224,224,3)
) 如果我
浏览 81提问于2020-10-16得票数 0
1回答
保存角化预处理层
、、、、
我有一个模型，在模型本身之外，我在做不同的预处理。
预处理的一部分是使用基于keras的类别编码器：
cat_index = tf.keras.layers.StringLookup(vocabulary=cat_word_list)
cat_encoder = tf.keras.layers.CategoryEncoding(num_tokens=cat_index.vocabulary_size(), output_mode="one_hot")
我用这个比用
encoded_cat = cat_encoder(cat_index(data['cat_val'
浏览 3提问于2022-10-10得票数 0
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我感兴趣的是在tf.keras中训练一个模型，然后用keras加载它。我知道这不是很明智，但我对使用tf.keras来训练模型很感兴趣，因为
tf.keras更容易构建输入管道。
我想利用tf.dataset API
我很有兴趣把它装上角因为
我想使用coreml将模型部署到ios。
我希望使用coremltools将我的模型转换为ios，而coreml工具只适用于keras，而不是tf.keras。
我遇到了一些路障，因为并不是所有的tf.keras层都可以作为keras层加载。例如，我没有遇到简单的DNN问题，因为在tf.keras和keras之间，所有的密
浏览 1提问于2019-07-22得票数 4
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3回答
我正在使用Colab中的Keras Tensorflow。我拟合了一个模型并保存了它。然后我加载它并检查性能，当然它应该是相同的。然后我冻结它，然后重新拟合它。我希望之后的模型也能有同样的性能。当然，在“训练”期间，由于批量大小的差异，准确性可能会有所不同。但之后，当用model.evaluate检查它时，我预计没有区别，因为权重不能改变，因为模型是冻结的。然而，事实证明并非如此。 我的代码： import csv
import tensorflow as tf
import tensorflow_datasets as tfds
import numpy as np
from tensor
浏览 50提问于2020-09-17得票数 2
在TF1中以图形模式操作时，我认为在使用函数式API时，需要通过馈线将training=True和training=False连接起来。在TF2中做这件事的正确方法是什么？
我相信这是在使用tf.keras.Sequential时自动处理的。例如，我不需要在下面的示例中从training中指定
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Conv2D(32, 3, activation='relu',
kernel_regularizer=tf.keras.regula
浏览 12提问于2019-11-06得票数 8
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1回答
角点输入层限值
、、、
一本书中的范例很好。
model = keras.models.Sequential()
model.add(keras.layers.Flatten(input_shape=[28, 28]))
model.add(keras.layers.Dense(300, activation="relu"))
model.add(keras.layers.Dense(100, activation="relu"))
model.add(keras.layers.Dense(10, activation="softmax"))
尽管当我试图将input_
浏览 4提问于2021-01-24得票数 0
1回答
寻找选择Keras字嵌入层维数的准则。例如，在简化的电影评论分类代码中：
# NN layer params
MAX_LEN = 100 # Max length of a review text
VOCAB_SIZE = 10000 # Number of words in vocabulary
EMBEDDING_DIMS = 50 # Embedding dimension - number of components in word embedding vector
text_model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.
浏览 0提问于2020-10-14得票数 3
我正在遵循tensorflow2 关于使用MobileNetV2作为基本体系结构的精细调优和传输学习。
我注意到的第一件事是，预先训练过的“imagenet”权重的最大输入形状是(224,224，3)。我尝试使用自定义形状(640,640，3)，根据文档，它警告说(224,224，3)形状的重量是加载的。
所以如果我加载这样的网络：
import tensorflow as tf
tf.keras.backend.clear_session()
def create_model():
base_model = tf.keras.applications.MobileNetV2(input
浏览 0提问于2020-12-05得票数 1
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3回答
我在使用Keras后端函数来设置值时遇到了问题。我正在尝试将模型从PyTorch转换为Keras，并尝试设置Keras模型的权重，但似乎没有设置这些权重。注意:我实际上并不是在用np.ones进行设置，只是举个例子而已。
我试过了..。
加载现有模型
import keras
from keras.models import load_model, Model
model = load_model(model_dir+file_name)
keras_layer = [layer for layer in model.layers if layer.name=='conv2d_1
浏览 1提问于2017-11-08得票数 31
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我用autokeras和TensorFlow 2.5训练了模型。
我使用Keras (TensorFlow)主页上解释的这两种方法保存了经过预先训练的模型。model.save(f'model_auto_keras{max_trials}.h5') model.save("keras_test_save_model")
同样，当我想使用model = tf.keras.models.load_model(f'model_auto_keras{max_trials}.h5')和model1 = tf.keras.models.load_model(
浏览 16提问于2022-01-14得票数 0
2回答
从非最终keras模型层获取输出
、、、、
我正在使用ubuntu和python3和keras，而不是tensorflow，我试图使用迁移学习从预先训练好的keras模型中创建一个模型，如所解释的那样：
我正在使用下面的代码
import numpy as np
from keras.applications import vgg16, inception_v3, resnet50, mobilenet
from keras import Model
a = np.random.rand(1, 224, 224, 3) + 0.001
a = mobilenet.preprocess_input(a)
mobilenet_model
浏览 4提问于2018-08-21得票数 7
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我已经编写了一个自定义代码来构建UNet体系结构。为此，我首先将tf.keras.layers.Layer对象细分为定义由conv3D层、BatchNormalization层和激活层组成的编码器卷积块，类似地，我定义了由Conv3DTranspose层、BatchNormalization层、激活层和级联层组成的解码器逆卷积块。最后，我对tf.keras.Model对象进行了子类化，定义了由4个编码块和4个解码块组成的完整模型。
为了在训练时检查模型，我使用了tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint回调。但是，当我尝试用tf.keras.models.load_m
浏览 3提问于2021-02-10得票数 1
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我正在尝试使用一个预先训练的模型，添加一些新的层和操作，并在tensorflow中执行一个培训课程。因此，我偶然发现了tf.keras.applications.*命名空间，并开始使用那里实现的一些模型。
加载基本模型后，我将添加如下新层：
x = base_model.output
# this line seems to cause my error
x = tf.reshape(x, [-1, 1])
# using this line solves the issue
# tf.keras.layers.Flatten()(x) #
x = tf.keras.layers.Dense
浏览 0提问于2018-04-02得票数 5
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1回答
频道首先使用Keras？
、、、
我尝试将keras模型与keras- to -caffe转换脚本一起使用；每当我尝试运行该脚本时，它都会加载我的模型，然后给我一个错误，提示我“只支持通道--第一个被支持”。我将形状(24,24,3)提供给我的模型图像-但它需要(3,24,24)。
每当我尝试在形状(3, 24 ,24)的图像上训练我的模型时，我得到这个错误(它认为我给它提供了一个有24个通道的3x24图像)；
ValueError: Negative dimension size caused by subtracting 3 from 1 for 'conv2d_2/convolution' (op: &#
浏览 0提问于2017-10-27得票数 5
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在预先实现的keras模型(VGG16等)中，我们指定可以改变模型输入的形状，并仍然加载经过预先训练的imagenet权重。
我感到困惑的是，第一层的权重会发生什么呢？如果输入张量有一个不同的形状，那么权值的数量将不同于预先训练的模型，不是吗？
这里是Keras VGG16模型的实现，可供参考。
浏览 0提问于2017-12-04得票数 1
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在Keras中，有一个称为pop()的功能，可以让您删除模型的底层。有什么方法可以移除模型的顶层吗？
我有一个完全保存的预训练变分自动编码器，并试图只加载解码器(最下面的四层)。
我正在使用带有Tensorflow后端的Keras。
浏览 29提问于2017-06-19得票数 2
我想知道为什么对于两个相同的keras模型，get_method()有时给出相同的结果(参见model_dense_A和model_dense_B)，有时不一样(例如model_conv_A和model_conv_B)。 即使我使用clear_session()方法和完全相同的代码，模型仍然是不同的。 有人知道这种行为吗？ 代码片段： from tensorflow import keras
input_shape = (300, 3)
# MODEL DENSE A
keras.backend.clear_session()
input_ = keras.layers.Input(sh
浏览 17提问于2020-09-26得票数 0
我正在将量化应用于SSD模型。要点附上去了。有一个名为"AnchorBoxes“的定制对象，它是在加载模型时添加的。当我不做量化时，这很好。但是当我应用量化时，这个自定义对象是不被识别的。
我试过了一件事。
def apply_quantization_to_conv2D(layer):
#print(layer)
if isinstance(layer, tf.keras.layers.Conv2D):
return tfmot.quantization.keras.quantize_annotate_layer(layer)
return layer
# Us
浏览 5提问于2021-01-21得票数 0
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2回答
我想在keras中使用预先训练过的imagenet VGG16模型，并在上面添加我自己的小型convnet。我只对特征感兴趣，而不是对预测感兴趣。
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator, array_to_img, img_to_array, load_img
from keras.applications.vgg16 import VGG16
from keras.preprocessing import image
from keras.applications.vgg16 import preprocess_in
浏览 2提问于2017-01-20得票数 5
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我加载了保存的模型，并且出于精益求精的原因，我在加载模型的输出中添加了分类层，因此我编写了以下内容：
def create_keras_model():
model = tf.keras.models.load_model('model.h5', compile=False)
resnet_output = model.output
layer1 = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(resnet_output)
layer2 = tf.keras.layers.Dense(units=256, u
浏览 2提问于2020-10-09得票数 3
我在Colab上为我的光通信项目训练一个模型，然后发生了一件奇怪的事情。我首先训练的模型显示了接近99%的训练和97%的验证准确率，但运行时在晚上的某个时候到期了。现在，对于相同的模型，我尝试在重新连接到运行时后重新训练。但现在，准确率从第一个时期起保持不变，为25%。令人惊讶的是，有4个类别，我的模型将它们都分类为0.25。我不确定是什么导致了这个错误，因为在几次重新启动后，模型显示出与原始性能相似的性能，但现在它又回到了25%的准确率。请参考图片和下面的型号规格。 Model Summary model_fm = tf.keras.Sequential([
tf.kera
浏览 31提问于2021-11-03得票数 0
我正在尝试将.hdf5模型转换为.pb模型。我被模型加载卡住了。
下面是我的代码：
import keras
keras.models.load_model('./model_frcnn.hdf5')
下面是我的错误：
Traceback (most recent call last):
File "/home/qendrim/solaborate/repos/solaborate/Solaborate.ML/scripts/solaborate_scripts/practice.py", line 2, in <module>
kera
浏览 1提问于2019-11-13得票数 0
嗨，我在保存和加载一个tensorflow模型时遇到了一些严重的问题，这个模型结合了人脸转换器和一些自定义的层来进行分类。我使用的是最新的Huggingface transformers keras版本。其思想是使用distilbert提取特征，然后通过CNN运行特征进行分类和提取。只要得到正确的分类，我已经做好了所有的工作。
问题是在训练后保存模型，然后再次加载模型。
我使用的是tensorflow keras和tensorflow版本2.2
以下是设计模型、训练模型、评估模型，然后保存和加载模型的代码
bert_config = DistilBertConfig(dropout=0
浏览 31提问于2020-05-17得票数 3
我试着保存和加载我的角膜模型。它可以加载在同一个工作簿，但当我在一个新的笔记本加载模型时出错。该模型具有文本化层和“标准化”参数的自定义标准化。首先，我注册自定义函数：
@tf.keras.utils.register_keras_serializable()
def custom_standardization(input_data):
text = tf.strings.lower(input_data)
...
...
return text
然后我定义了文本化层：
vectorize_layer = tf.keras.layers.TextVectorizat
浏览 6提问于2022-08-01得票数 1
当我尝试用tf.keras.models.load_model()加载模型时，我得到了一个错误，并且得到了以下错误
ValueError: The mask that was passed in was tf.RaggedTensor(values=Tensor("Placeholder_2:0", shape=(None,), dtype=bool),
row_splits=Tensor("Placeholder_3:0", shape=(None,), dtype=int64))
and cannot be applied to RaggedTensor
浏览 5提问于2021-09-29得票数 1
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1回答
下面一行保存了一个Keras模型：
tf.keras.models.save_model(model, "path/to/model.h5")
稍后，我尝试将其转换为tflite文件，如下所示：
converter = tf.contrib.lite.TFLiteConverter.from_keras_model_file('path/to/model.h5')
tflite_model = converter.convert()
open("path/to/model.tflite", "wb").write(tflite_m
浏览 0提问于2019-04-15得票数 1
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1回答
我有两个Keras模型(functional )共享一些层。我想知道，如果我训练第一个模型，第二个将得到它的共享层的权重自动更新，或者我应该手动加载权重。
我从中知道，层可以在同一个模型中共享，但是对于这种特殊情况，我没有任何线索。
我还想知道，具有共享层的Keras模型是共享相同的计算图，还是有独立的计算图。
浏览 1提问于2018-06-25得票数 3
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我正在尝试通过调用Keras模型的predict_proba()来生成类成绩，但是这个函数似乎不存在！因为我在Google上看到了一些例子，所以不推荐它吗？我正在使用Keras2.2.2。
浏览 0提问于2018-10-04得票数 5
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2回答
我实现了一个很小的Wavenet示例，它紧跟从这里开始的步骤- 。
的问题是，模型使用了一个自定义层，该层在培训期间运行良好，但是一旦重新加载模型，即使我使用自定义对象，Keras也找不到因果层。
我使用的是tensorflow 1.13和keras 2.2.4
下面是对象的前三个键/值对的示例。
objects = {'initial_causal_conv': <class 'wavenet_utils.CausalConv1D'>,
'dilated_conv_1_tanh_s0': <class &
浏览 0提问于2019-06-29得票数 1
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1回答
我实际上是在为我的IT研究做CINIC-10分类图像挑战。
我以前从来没有过DeepLearning的经验，所以我从youtube上学到了它。
我第一次尝试了MNIST数据集来手写数字，并从中获得了很好的经验。我的模型预测的概率为92%，而且效果很好。
现在我正在尝试对一些图像进行分类，即使我使用与Keras不同的模型，我的训练模型的准确率也不会超过10%。
我是这样做的：
首先，我正在加载我的达西集，我有一个火车数据集和一个验证数据集。
# loading in the data
train_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_di
浏览 5提问于2022-11-17得票数 0
总的来说，我对TF、Keras和ML非常陌生。我正在尝试实现一个非常简单的MLP，其输入形状为(batch_size,3,2)，输出形状为(batch_size,3)，也就是说(如果我做对了)：对于每一个3x2特性，都有一个对应的3值数组标签。
下面是我创建模型的方法：
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(50,tf.keras.activations.relu,input_shape=((3,2)),
tf.keras.layers.Dense(3)
])
这些是X和y的形状：
X_train.shape,y
浏览 4提问于2021-06-08得票数 0
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我正在尝试保存并加载我的keras模型。它可以很好地训练、评估和保存(使用.h5保存模型)，但是当我尝试加载模型时，我得到以下错误: ValueError: Input 0与layer flatten不兼容: expected min_ndim=3，found ndim=2。我加载模型错误吗？任何帮助都将不胜感激！ 这是我保存模型的代码块。 def ml(self):
model = tf.keras.models.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Flatten())
浏览 81提问于2019-07-03得票数 0
我正在尝试加载一个带有两个自定义对象的模型，并在标题中得到这个错误。
这是我导入/定义函数的地方，也是允许keras按名称引用它们的地方。
from tensorflow.keras.utils import get_custom_objects
from tensorflow.python.keras.layers import LeakyReLU
from tensorflow.keras.layers import Activation
from tensorflow.keras.backend import sigmoid
def swish(x, beta=1):
ret
浏览 3提问于2020-01-16得票数 3
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我正在尝试使用keras.models.model_from_json加载在Keras中训练的RNN模型体系结构，我得到了上面提到的错误。
with open('model_architecture.json', 'r') as f:
model = model_from_json(f.read(), custom_objects={'AttLayer':AttLayer})
# Load weights into the new model
model.load_weights('model_weights.h5')
浏览 0提问于2018-11-01得票数 6
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我用50训练了一个模型，现在我有了一个h5文件，当用静态图像测试它时，这个文件工作得很好。
我很想在iOS (和/或Android)应用程序中使用它，但我无法将它转换为例如coreml：
import coremltools
coreml_model = coremltools.converters.keras.convert(model) # => error occurs
coreml_model.save('my_model.mlmodel')
错误是
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