我想评估tensorflow模型的自定义输入,如何做到这一点?我有下面的工作tensorflow代码
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.layers import Flatten, Dense
import numpy as np
import pandas as pd
all_data, all_labels = np.resize(np.linspace(0,50,100),[1000,3]), np.random.randint(0,2,[1000])
def build
我正试着从一张照片中预测年龄。我在下面构建了模型,但问题是,在拟合模型时,我得到了非常大的loss值,而且accuracy值很低。
我认为问题是选择了错误的损失函数(这里是mean_squared_error)。这里有什么问题吗?
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
X = X.reshape(-1, image_size[0], image_size[1], 1)
model = keras.models.Sequential()
model.add(keras.layers.Conv2D(32, (5, 5), ac
我试图通过Tensorflow会话使用Keras模型。但model.predict和sess.run的结果不同。有没有办法通过Tensorflow会话来处理Kers模型?
Tensorflow版本: 1.4.0
Keras版本: 2.1.1
from sklearn.datasets.samples_generator import make_circles
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.optimizers import SGD
import numpy as
我正在为一个确定客户是否会流失的分类问题建立一个神经网络模型,其输出为二进制0和1。我还使用了随机森林模型和XGboost模型。他们都起作用了。我把随机森林和XGBoost结合起来,效果很好。
然而,当我将随机林XGBoost与使用投票分类器的神经网络(Keras分类器)组合时,我得到了错误ValueError:无法从形状(2712,1)广播输入数组到形状(2712,)
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.wrappers.scikit_learn import KerasC
我用的是来自Keras的VGG-16模型。
到目前为止,我的工作源代码如下:
from keras.applications.vgg16 import VGG16
from keras.preprocessing.image import load_img
from keras.preprocessing.image import img_to_array
from keras.applications.vgg16 import preprocess_input
from keras.applications.vgg16 import decode_predictions
model = V
我是CNN和机器学习的新手,我一直在努力学习TensorFlow的图像分类教程。
现在,Google可以找到了。我一直在跟踪 of TensorFlow。我稍微修改了一下,所以它将模型保存为h5格式而不是tf格式,这样我就可以使用Keras‘model.predict_classes了。
现在,我已经训练了模型,模型从保存的模型重新加载,好的。但是,每当我试图预测图像时,我就反复得到list index out of range错误,我就是这样做的:
def predict():
image = tf.io.read_file('target.jpeg')
image
我不明白如何使用经过训练的模型。
例如,我使用来自的代码来训练模型。
import numpy as np
import tensorflow as tf
import tensorflow_datasets as tfds
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
imdb, info = tfds.load("imdb_reviews",with_info=True,
我用Keras训练了一个模型,保存了它,当我试图将它应用于新数据时,我遇到了一个错误:
ValueError: Error when checking : expected dense_1_input to have shape (None, 5) but got array with shape (200, 1)
下面是训练和保存经过训练的模型的代码:
# Import necessary modules
import numpy as np # numpy is just used for reading the data
import keras
from keras.layers i