我正在尝试获得所有正确和错误的预测值(我想预测图像的类别) 所以，我的代码是： #Load the trained modeltest_generator = ImageDataGener
浏览 34提问于2020-04-09得票数 0
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Keras模型预测同一类
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我是深度学习领域的新手，我试着训练一个图像分类模型。我使用了一个预先训练过的模型(ResNet50)，并添加了自己的层。用于培训的数据集包含每个类的大约1000幅图像，我在训练集和测试集中将其分开。我的问题是，如果我用model.evaluate(test_set_generator)对模型进行评估，我的准确率约为90%img_height = 128
trai
浏览 0提问于2020-02-21得票数 2
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我在Keras中使用ImageDataGenerator训练了一个应用一些图像增强的模型，如下所示： rotation_rangebatch_size=7), epochs=epochs,)
我该如何用这个模型来预测呢通过使用model.predict</em
浏览 2提问于2017-09-23得票数 5
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如何使用列车模型得到正确的概率值？import ImageDataGeneratorfrom tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGeneratorimport
浏览 10提问于2022-05-03得票数 -1
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在我的神经网络中，我试图在预测阶段保持辍学率。我试图通过在tensorflow 2.0RC中使用tensorflow.keras.backend.set_learning_phase(1)来实现这一点。当我调用model.compile时，问题就出现了，它似乎在预测阶段关闭了辍学。
下面的代码演示如何设置学习阶段。在模型编制之前，预测是半随机的，和预期的一样。模型编译后，预测不再是半随机的，尽管学习阶段仍然是1。compiled ra
浏览 1提问于2019-10-21得票数 1
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如何计算LSTM角的预测误差
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我有一个LSTM，我使用python构建并在keras中运行它。我用这个模型来预测未来的n点对一个时间序列的预测问题。当我使用像ARIMA这样的方法来进行预测时，我能够为我的预测生成预测误差，因为模型是适合的，例如使用AIC最小化MLE。
是否有一种目前在keras中支持的方法可以为我的回归预测生成预测错误？
浏览 0提问于2018-12-16得票数 1
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我正在使用Keras来预测时间序列。作为标准，我使用了20个时期。我想通过预测20个时期中的每个时期来检查我的模型是否学习得很好。通过使用model.predict()，我在所有时期中只得到了一个预测(不确定Keras如何选择它)。我想要所有的预测，或者至少是最好的10个。
有人知道怎么帮我吗？
浏览 1提问于2016-04-26得票数 20
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如何对我的图像进行批量预测，获得预测结果，并在基于类对图像进行预测后将其存储在两个单独的文件夹中？ 这就是我的代码到目前为止的样子。\image_testing_folder"
IMG_HEIGHT = 200
浏览 34提问于2020-09-30得票数 1
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我正在训练一个具有时间序列和标签的LSTM深度学习模型。我生成一个tensorflow数据集"train_data“和"test_data”然后运行预测以获得预测<e
浏览 0提问于2021-03-23得票数 1
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我在几个Tensorflow/Keras教程中看到，数据增强功能是作为keras层添加的。当我将我的Keras模型(为了生产目的)转换为TensorflowJS时，我遇到了一个问题，例如，RandomFlip层在TensorflowJS中不可用。所以我必须使用ImageDataGenerator。
我不明白为什么我要把数据增强层放在模型中，我的意思是，当我想在生产中使用我的模型时，我仍然会把它们放在我的模型中，这对我来说是没有意义的。
浏览 0提问于2020-11-25得票数 1
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我正在尝试用Python语言和TensorFlow和keras进行图像识别，我只是从keras和机器学习开始。我已经使用时尚MNIST数据集训练了模型。我现在正在尝试通过使用google图片中的外部图像来预测这个模型。我正在使用一个包的图像。因此，我关注了一些博客，并使用下面的代码进行了相同的操作。from keras.preprocessing import image
from keras.pr
浏览 33提问于2021-05-18得票数 0
我正在学习TensorFlow和LSTM，当我训练它返回一个值时，我想知道为什么我的预测输出有多个值。我的目标是在使用数组进行情感分析训练之后，获得0到1之间的单个值。input_length, 64, mask_zero=True))model.add(Dense(1, activation=tf.nn.sigmoid))
为什么预测似乎一次计算每个单独的值model.predic
浏览 1提问于2018-12-30得票数 0
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因为我需要训练一个具有多个标签的模型，所以我需要使用loss function tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits。参数logitsis是预测y的值吗？我如何在编译模型之前传递这个值呢？在编译和拟合模型之前，我不能预测y，对吧？这是我的代码： import tensorflow as tf
model = keras.Sequential([keras</em
浏览 11提问于2020-04-03得票数 3
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我正在使用来自Keras的ImageDataGenerator，如下所示。datagen = ImageDataGenerator(samplewise_center=True, )
浏览 4提问于2020-11-11得票数 1
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我正在使用Keras进行深度学习预测任务，我的目标是最大化预测值和真实标签之间的皮尔逊相关性。
在这种情况下，理想的损失函数是什么？
浏览 0提问于2018-04-18得票数 3
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CNN模型预测仅为一级
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因此，我使用转移学习ResNet50。据我所知，它在训练中表现很好。但是当我尝试新的图像时，它总是预测一个类。下面是我的密码。import imagefrom tensorflow.keras.modelsimport load_model
y_p
浏览 0提问于2021-09-13得票数 0
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(Python 3.7，tensorflow 2.3，keras 2.4.3)我以为model.predict()的结果是预测的概率，但结果是这样的
[0.0。0。0。0。0。0。0。我想知道有没有其他方法来获得预测
浏览 232提问于2020-08-02得票数 0
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我试图用Tensorflow作为后端的Keras构建一个简单的图像分类器。然而，我很难理解在Keras中是如何实现名词化的。据我理解，在机器学习中，计算训练+验证集的均值和std，然后在标准化测试集和对新数据进行预测时重用平均值和std。因此，考虑到这一点，我将解释我在Keras的每个部分不理解的地方。如果我也做规范化，为什么要使用rescale？
Keras如何对在运行时生成的增强数据进行规范化，以便在开始之前不知道平均值和std？predict_softmaxs
浏览 0提问于2018-03-03得票数 2
我正在处理一个二进制分类问题，使用传输学习和图像输入，并有一个关于i = keras.Input(shape=(150, 150, 3))
浏览 7提问于2022-07-03得票数 0
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我正在学习如何使用tensorflow进行多个标签的文本分类。假设我的模型是： tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, 50, weights=[embedding_matrix], trainable=False), tf.keras.layers.Dense(4, activation='sigmoid
浏览 0提问于2021-03-24得票数 0
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