我正在尝试训练一个有20个jpeg图像的CNN作为练习。我选择输入层的形状为input_shape=(32,32,3),但我得到了错误。当我对图像数据数组运行“打印形状”时,我得到了(10,)。我不知道为什么会是这样。彩色图像形状不应该有3维或4维吗?我的jpeg数组的形状似乎是(10,)...one维的。我如何转换形状以便使用下面的拟合函数,以及转换成什么形状? import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
from matplotlib import pyplot
import random
im
我有一个简单的CNN输入图像的形状(5,5,3)。作为第一步,我想在输入中添加一个常量张量。根据我以前的中的答案,我必须将常量张量定义为输入层(const_input),以便将它添加到图像数据(raw_input)中。编译该模型时没有错误:
from __future__ import print_function
import tensorflow as tf
import numpy as np
import keras
from keras import backend as K
from keras.models import Model
from keras.layers impor
在创建CNN模型的卷积层时发生了错误。我不知道错误的原因和如何处理。我正在使用keras和cifar10实现CNN,用Python3.5进行机器学习。
在学习阶段,我得到以下错误:
检查目标时出错:期望dense_46具有形状(10 ),但得到形状(1 )的数组
它不能很好地重组标签数组(y_train)。
#import
import tensorflow as tf
import keras
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#get data
from keras.datasets import cifar10
我正试图建立一个CNN,训练一组206张图像,测试一组19张图片,每一节课。
我已经建立了一个由两个卷积层和一个完全连接组成的模型。为了避免过度适应,我在整个连接中增加了辍学。
在第一个时期,损耗从0.02开始,精度为0.88。验证精度为1.00。在其他49个年代中,训练和验证的准确性保持在1.00。
为了检查,我试着用一个正确的图像和一个错误的图像来预测。两次预测都是返回0.0
我做错了什么?
# Tanjavur Painting Detection
# Part 1 Building CNN
# Importing Keras packages
from keras.models im
我创建了一个tf.data数据集,然而,当我试图用它来拟合我的连续CNN模型时,我总是遇到这个错误。 ValueError: Input 0 of layer sequential is incompatible with the layer: : expected min_ndim=4, found ndim=3. Full shape received: [32, 28, 28] 目前,我的训练数据集的形式是( 'x_ train‘,'y_train' ),其中’x_train‘中的每个批次具有形状32,28,28,并且'y_train’中的每个批次具有
我未能显示图像,代码下面的,
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
import numpy as np
import cv2
import os
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from tensorflow.keras.preprocessing import image
from tensorflow.keras.optimizers import RMSprop
img= image.load_img(
我试图用不同类型的水果来训练我的模型,但我得到的预测是相同的,无论图像是什么,我通常只得到一个结果,
最后,我的模型总是给出相同的预测,你能帮助我吗
"""
Created on Sat Sep 13 22:26:33 2020
@author: thummago
"""
import tensorflow as tf
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
import numpy as np
train_datagen = ImageDataGenerator(
我已经写了下面的代码来识别图像。
# Importing the Keras libraries and packages
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D
from keras.layers import MaxPooling2D
from keras.layers import Flatten
from keras.layers import Dense
# Initialising the CNN
classifier = Sequential()
# Step 1 - Convolut