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我想使用sklearn.metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred)为keras模型创建一个混淆矩阵。在训练模型之后，我可以使用predict_generator(generator)来获得对测试数据集的预测，这就给了我y_pred。如何从数据生成器中获得相应的真实标签，y_true？
浏览 48提问于2018-12-28得票数 4
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假设我使用keras创建了以下时间序列生成器： from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import TimeseriesGeneratorprint(gen[0])>> (array([[6, 7]]), array([8]))
>> (array([[7, 8]]), array([9])) 我想要的是一种简单的方法来提取所有实际可用的目标/标签
浏览 18提问于2021-01-07得票数 0
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我是Tensorflow的新手，正在尝试使用ImageDataGenerator将数据增强应用到我的数据集。但在文档中，我找不到生成的每个图像的变体数量，以及在应用数据增强后馈送到CNN的图像总数。任何帮助都将不胜感激。
浏览 16提问于2020-05-23得票数 2
我在Keras生成器上使用了next()方法。以获得该形状：data = np.array(data)256是我的批次大小，(128,128，3)是我的图像大小。
浏览 0提问于2021-01-31得票数 0
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import pandas as pdimport osfrom tensorflow.keras.layers import Flatten, Dropout, Conv2D, MaxPool2Dfrom tensorflow.
浏览 9提问于2020-05-31得票数 2
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我正在使用ImageDataGenerator来增强我的图像。我需要从生成器中获取y标签。 validation_steps= total_val_images // batch_size)
根据我的理解，这在每个时期的100个训练图像上训练了一个模型，每个图像
浏览 2提问于2017-09-01得票数 4
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TensorFlow的Keras Model.fit方法有两个参数来限制训练周期中的步数：steps_per_epoch表示训练步数，validation_steps表示验证步数。对于验证，validation_steps将始终从验证的开始处开始。之所以将validation_steps设置为不同的工作方式，是因为开发人员希望确保每次验证运行都使用相同的数据。是通过fit的某些设置，还是以某种方式包装数据集，以便当fit尝试重置数据集时，它会对数据集中
浏览 0提问于2020-04-02得票数 0
我有一套训练的55k图像，分为40个不同的类别。一些类别有~2000图像，而另一些类别有~20k图像。每幅图像的分辨率为1080x1440。我正在使用tensorflow inceptionV3 Imagenet对这些图像进行再培训，但是我得到的结果并不好。该程序不能正确地对图像进行分类。在所有测试集的所有图像中，期望标记的准确性都很低。为了贴标签，我的命令是-
python label_image.py --graph=output_graph.pb
浏览 2提问于2018-04-22得票数 0
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根据页面，我们可以使用ImageDataGenerator类(和flow_from_directory方法)构建一个生成器，可以在keras中传递给model.fit_generator方法；如下所示：model.fit_generator( steps_per_epoch=2000,但是在flow_from_directory方法中，它只从目录而不是目标标签获取用于培训的图像，因为在普通的</em
浏览 0提问于2018-09-03得票数 0
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我有一个数据集，其中图像文件是单独给出的，并在单独的csv文件中给出该图像文件的标签，第一列作为图像文件名，第二列为其各自的标签。Image |label ||123.jpeg|标签名称如何像这样输入数据集并训练我的机器学习模型，以便我有另一个图像文件夹(Test)，其中存在用于测试的图像，并且这些图像名称在另一个单独的test.csv中仅包含图像名称
图片|lab
浏览 16提问于2020-06-05得票数 1
为了参加dstl卫星图像特征检测比赛，我拿到了24张图像和他们的面具。()我试图遵循Keras我有248个波段输入图像和他们的面具，标签5个物体。我想在
浏览 0提问于2018-08-02得票数 2
在运行加密货币RNN的sentdex教程脚本时，请在此处链接但是在试图训练模型时遇到了一个错误。我的tensorflow版本为2.0.0，我正在运行python3.6。当试图训练模型时，我会收到以下错误：
File "C:\python36-64\lib\site
浏览 1提问于2019-09-10得票数 57
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我制作了这个自定义生成器，它使用Keras ImageDataGenerator从目录生成成批图像到GAN深度学习网络：for gen in pixGen.flow_from_directorybatch_size = batch, class_mode = "binary"): yield realImgs[0]
我的程序期望这个生成器产生什
浏览 5提问于2020-07-27得票数 0
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因此，我们有一个多类别的问题，而不是二元的，比如根据特定的评论句子预测评论的情绪(积极/消极)。在有多个类别的情况下，我认为最后一层中的单元/神经元的数量必须与我想要预测的类别数量相匹配。但是，在colab的代码中包含以下内容： model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim, input_l
浏览 18提问于2020-07-02得票数 0
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我正在尝试训练用于边界框回归的网络。我创建了如下所示的pd.DataFrame： ? 以下是我的训练和验证图像生成器： image_generator = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(seed=1, target_size=(1024, 1024)) 请注意，我已经将Y列(即bbox坐标)从列表转换为&
浏览 40提问于2020-11-24得票数 1
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使用tensorflow 2.3及其内部tf.keras在COLAB中工作。 我正在训练一个网络，它在输入的2D图像上工作，真正受益于数据增强(主要是仿射变换、补丁提取和强度处理)。输入的数据都可以放入内存中，所以我不会遇到任何磁盘读取瓶颈。这些操作有点适合我的数据，所以我更喜欢在可能的情况下自己实现它们。我可以用numpy函数和keras生成器函数做任何事情。我已经使用keras.sequence构建了我的
浏览 81提问于2020-09-02得票数 0
我有一个图像数据集，带有代表面部关键点的坐标。由于我想增强数据集，我正在寻找一种实现ImageDataGenerator的方法，以便根据图像转换修改目标变量(例如，如果图像水平翻转，x坐标应该设置为image_width -x，或者如果图像是填充的我很感谢任何可能说明类似例子的建议或资源。尼科
浏览 0提问于2019-06-25得票数 3
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下面是代码和函数min_dist_loss计算神经网络输出之间的成对损失。(logdir), ],现在，由于min_dist_loss中的张量对象D4是一个形状为, 7]的对象，因此使用i进行索引会引发以下错误： File "/home/pc/Documents/user/code
浏览 0提问于2019-09-04得票数 1
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下面是代码和函数min_dist_loss计算神经网络输出之间的成对损失。(logdir), ],现在，由于min_dist_loss中的张量对象min_dist_loss, 7]的对象，因此使用i进行索引会引发以下错误： File "/home/pc/Documents/user/cod
浏览 0提问于2019-09-03得票数 2
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我使用Keras训练图像分类器，测试准确率可达98%左右。现在我知道总的准确率是98%，但是我想知道每个不同的类/标签的准确性/错误。
是否有Keras的内置函数，或者我必须自己测试每个类/标签？我不知道真正的术语是“混乱矩阵”。但这才是我真正要找的。话虽如此，是否有一个函数来产生一个？顺便说一下，我必须使用Keras 1.2.2。
浏览 3提问于2017-11-10得票数 2
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