当我训练我的自动编码器时,无论我训练多少,损失都不会改变。
#Importing training data
inp = open('train.csv',"rb")
X = pickle.load(inp)
X = X/255.0
X = np.array(X)
X = np.reshape(X,(-1,25425))
input_img =tf.keras.layers.Input(25425,)
encoded1 = tf.keras.layers.Dense(75,activation=tf.nn.relu)(input_img)
encoded2
我正在尝试使用自动编码器和Keras来检测欺诈。我以的形式编写了以下代码
import numpy as np # linear algebra
import pandas as pd # data processing, CSV file I/O (e.g. pd.read_csv)
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from keras.layers import Input, Dense
from keras.models import Model
import matplotlib.pyplot as plt
data
我正在使用Python,Tensorflow和Keras在450x450RGB的手表正面图像(例如)上运行自动编码器。我的目标是使用这些图像的编码表示,这些图像是由自动编码器生成的,并将它们进行比较,以找到它们之间最相似的手表。目前,我使用1500 rgb图像,因为我还没有GPU,而只有一台具有26BG RAM的pc。
我的源码如下:
from keras.layers import Input, Dense
from keras.models import Model
import cv2
import numpy as np
from sklearn import preprocessin
我试着部署例子Kedro初学者项目(熊猫-虹膜)。我成功地在本地运行它(kedro run),然后让kedro-docker安装,插入一个Docker,构建映像并将其推送到我的注册表。
不幸的是,kedro docker run和docker run myDockerID/iris_image都会产生相同的错误:
DataSetError: Failed while loading data from data set
CSVDataSet(filepath=/home/kedro/data/01_raw/iris.csv, load_args={},
protocol=file, save
我想比较两张图片。
我采用的方法是对它们进行编码。
然后计算两个编码向量之间的角度以进行相似性度量。
下面的代码用于对图像进行编码,然后使用CNN与Keras一起解码图像。
但是,我需要得到张量encoded的值。
如何实现这一目标?
非常感谢。
from keras.layers import Input, Dense, Conv2D, MaxPooling2D, UpSampling2D
from keras.models import Model
from keras import backend as K
input_img = Input(shape=(28, 28, 1))
我正在尝试创建一个自动编码器,用于:
训练模型
分裂编译码器
可视化压缩数据(编码器)
使用任意压缩数据获取输出(解码器)
from keras.layers import Input, Dense, Conv2D, MaxPooling2D, UpSampling2D
from keras.models import Model
from keras import backend as K
from keras.datasets import mnist
import numpy as np
(x_train, _), (x_test, _) = mnist.loa
我想要生成一个从RGB图像(256×256×3)中提取的一维特征向量,使用预先训练的模型。假设我从一个形状为(N_images,256,256,3)的张量开始,我想获得一个形状为(N_images,M_features)的张量,其中M_features是用户选择的特征数。我在keras/tensorflow 中找到了一个可行的解决方案(参见:“使用VGG16提取特性”),并尝试了以下代码(使用ResNet50):
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50
from tensorflow.keras.preproces
import numpy as np
import numpy.matlib
import numpy as np
import pandas as pd
from keras.layers import Input, Dense
from keras.models import Model
from keras.optimizers import RMSprop
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
sgx=np.random.randn
很久以前,我在Java中使用神经网络,现在我正在学习如何在Python中使用TFLearn和Keras。
我正在尝试构建一个自动编码器,但当我遇到问题时,我向您展示的代码没有瓶颈特性(这将使问题更加容易)。
在下面的代码中,我创建了网络数据集(两个随机变量),并在训练后绘制每个预测变量与其输入之间的关联图。
网络应该学习的是输出与接收到的相同的输入。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from keras.layers import Input, Dense
from keras.models import Model
fro
我正在尝试构建一个只有一个层的自动编码器:
from keras import backend as K
def cost2(y_true, y_pred):
print "shapes:", model.get_weights()[0].shape
yy = K.dot( y_pred, model.get_weights()[0].T )
return np.sum((y_true - yy)**2)
x = Input(shape=(original_dim,))
y = Dense(latent_dim)(x)
model = Model(i
我在尝试将以下数据输入我的网络时出错。我在重塑训练数据和网络输入方面遇到了问题。我得到的错误是: Error when checking target: expected conv1d_92 to have shape (4, 1) but got array with shape (1, 784) 代码如下: # -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed Mar 17 20:57:51 2021
@author: morte
"""
import keras
from keras import la
我目前正在与kedro, version 0.15.4一起使用pipenv, version 2018.11.26。
目前,如果要使用Pipenv,我必须执行以下操作(对于本例,我希望该项目驻留在kedro-pipenv目录中):
mkdir kedro-pipenv && cd kedro-pipenv --这是必需的,以便创建的virtualenv“绑定”到项目目录,这实际上意味着它的名称是基于目录名的,此时pipenv install kedro或pipenv shell命令是executed.Unfortunately,,Pipenv没有支持自定义virtualenv
我正在尝试用下面的代码构建一个自动编码器 import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import sys
import os
import PIL
import PIL.Image
import tensorflow as tf
import tensorflow_datasets as tfds
import keras
from keras.layers import Conv2D, Conv2DTranspose, UpSampling2D,