在我点击了一个train_on_batch更新,使一些权重nan后,我在将我的keras模型重置为它在前一个时代的权重时遇到了麻烦。 我尝试在每个训练步骤后保存模型权重,然后在nan训练更新后将“良好”(非nan)权重加载回keras模型。这似乎工作得很好-在将旧的权重文件加载到模型中之后,当我打印model.get_weights()的结果时,结果权重不包含nan(并且预测使用它们也会产生非nan输出)。 然而,现在当我再次尝试train_on_batch时,这一次使用了一个新的批处理,我立即再次得到了一个nan更新。我尝试了多个随机选择的批处理,每次都会进行nan更新。 当nan tra
我在Keras有一个预先训练好的模型。我想训练另一个模型,其中模型的输出是已训练模型的输入,并且已训练模型的输出用于未训练模型的损失函数。就像这样
in_a + mod_b(some kind of feedback from B here) --> Model A --> out_a --> Model B --> out_b
error = (in_a - out_b)**2
然后使用这个错误来训练模型A。在这个系统中,in_a可以被视为一个常量,也有一个反馈回路
在keras或tensorflow中如何做到这一点?
我一直在使用tensorflow 1.12.0中的keras模块来训练和保存模型。我最近发现了一个看似有用的库,用于可视化权重/输出,但它们需要将模型加载为Keras模型。我在尝试使用keras加载我的tf.keras模型时遇到了一个错误,希望有人能提供一个解决方案。Python版本3.5.2,Keras版本2.2.4。 我为GlorotUniform定义了自定义对象,因为keras无法识别该初始值设定项。之后,当我尝试加载模型时,我得到了一个TypeError。 # This works
model = tf.keras.models.load_model('./densenet_
我最近创建了一个机器学习的810训练和810测试图像(27个课程),以识别ASL手语。我用一个SGD优化器训练这个模型,它的学习率为0.001,5次,并且分类交叉熵损失。然而,我的验证精度比我的模型测试精度高出大约20%,我不知道为什么。我尝试过调整我的模型结构、优化器、学习速度和时代--这一点永远不会改变。有人有什么想法吗?这是我的模型代码:
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
model = tf.keras.models.Sequential
我认为我的Keras多输出编码有问题,这导致了与Sequential模型相比的高损失。请帮我找出哪里出了问题。 import os, random, string, pandas, math, numpy
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras 训练数据: feature_data = [] # common feature data
label_data = [] # for multiple outputs
single_data = [] # for single output
size = 10000
features