腾讯云
开发者社区
文档
建议反馈
控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
搜索
搜索
关闭
发布
登录/注册
精选内容/技术社群/优惠产品,
尽在小程序
立即前往
文章
问答
(546)
视频
沙龙
3
回答
将每个批次或
时期
的
验证精度打印到控制台(Keras)
python
、
neural-network
、
deep-learning
、
keras
我
使用
ImageDataGenerator
和
flow_from_directory来生成数据,并
使用
model.fit_generator来拟合数据。#train data generator filepath = os.pat
浏览 18
提问于2017-12-22
得票数 9
1
回答
如何在Keras中获得
训练
精度输出?
keras
在培训期间,我在Keras中
使用
fit_generator
(data_generator, steps_per_epoch=total/batch_size, epochs=epochs, verbose=2,callbacks=mylist),而我不知道如何在
训练
时让它打印
训练
的
准确性?好像是在没有任何信息
的
情况下进行
训练
.
浏览 7
提问于2017-11-11
得票数 0
回答已采纳
1
回答
是否可以
使用
tensorflow回调将纪元结果记录到tf.keras
模型
中,以便在
训练
结束时保存?
python
、
tensorflow
、
keras
、
callback
我正在尝试保存在每个
时期
结束时传递到tf.keras回调中
的
logs值,以跟踪
模型
在整个过程中
的
表现。我尝试编写一个自定义tf.keras回调,将传递给回调
的
logs值附加到我在
训练
开始时
使用
相同回调初始化
的
数组中。但是,在
第一个
时期
之后进行调试时,我在
模型
中初始化
的
数组在第二个
时期
结束时是None。,我期望得到以下数组 [ {loss: 1, acc:1, <e
浏览 15
提问于2019-08-28
得票数 1
回答已采纳
3
回答
损失、准确度、验证损失、验证准确度之间
的
区别是什么?
tensorflow
、
keras
在每个
时期
的
末尾,我得到了例如以下输出:2018-08-06 14:54:12.555511: Epoch 2/25 2/2 [==============================] - 26s 13s
浏览 0
提问于2018-08-06
得票数 18
回答已采纳
1
回答
理解
模型
训练
日志语句
tensorflow
、
machine-learning
、
conv-neural-network
、
python-3.7
当我
的
模型
正在接受
训练
时,我得到了以下消息。我想知道29/30
和
30/30代表什么?0.5538Epoch 1/80 Epoch 2/80 29/30 [===
浏览 20
提问于2019-10-19
得票数 0
回答已采纳
2
回答
如何理解Keras
模型
拟合中
的
损失acc
val_loss
val_acc
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
deep-learning
我是Keras
的
新手,对于如何理解我
的
模型
结果有一些问题。这是我
的
结果:(为了方便您,我只在每个时代之后粘贴丢失
的
acc
val_loss
val_acc
)。: 0.9236 -
val_loss
: 0.0501 -
val_acc
: 0.9827 这两种损失(损失和
val_loss
)都在减少,而两种损失(acc
和
val_acc
)都在增加因
浏览 3
提问于2017-11-15
得票数 41
1
回答
如何正确调用
和
设置Keras生成器
的
参数
keras
、
neural-network
我对Keras很陌生,所以我混淆了Keras文档
和
其他人
使用
fit_generator
的
例子。当我测试-用100个样本运行这个代码时(为了快速输出)。: 0.3654 - acc: 0.9000 -
val_loss
: 2.4644 -
val_acc
: 0.0900 对于这些参数及其提供
的
值,我
的
调用是否正确?我
的
模型
是否每一步都有32个图像
和
标签
的</
浏览 1
提问于2019-05-14
得票数 0
回答已采纳
1
回答
keras节省负荷
模型
,精度下降
python
、
machine-learning
、
keras
、
model
、
artificial-intelligence
链接到colab 因此,我
训练
了一个70%
的
模型
,并将其保存到驱动器
和
删除
的
运行时。 然后重新启动运行时并从驱动器加载
模型
,
使用
完全相同
的
代码,准确率下降到40%-50%。我试着保存n只加载权,或json,或.5文件,保存n加载
使用
泡菜等,它不工作。删除runtiime或打开一个新
的
ipynb文件并加载
模型
后,准确性总是不一样
的
。
浏览 3
提问于2022-12-03
得票数 -1
1
回答
使用
fit_generator
的
训练
模型
不
显示
val_loss
和
val_acc
,
并且在
第一个
时期
中断
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
deep-learning
我实现了一个数据生成器,将我
的
训练
数据分成256个小批次,以避免内存错误。它在
训练
数据上运行,但它不
显示
每个
时期
结束时
的
验证损失和验证准确性。我还对验证数据
和
定义
的
验证步骤应用了数据生成器。我不知道代码到底出了什么问题,它没有
显示
验证损失和准确性?validation_steps=val_steps, class_weight=custom_weight_dict, verbose=1) 下面是生成
浏览 70
提问于2020-09-12
得票数 2
回答已采纳
1
回答
模型
为所有输入提供相同
的
输出、精度
和
损失(keras)
python
、
tensorflow
、
keras
这是我
的
udacity自动驾驶汽车
模型
!)model.add(Dense(1, activation="softmax")) model.summary() 我
使用
model.fit(X_train, y_train, batch_size=256, epochs=250, shuffle = True, validation_split=0.2) 我尝试了每种批量大小
和
时期
组合我拍摄
浏览 23
提问于2019-03-04
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何计算Keras
训练
精度
的
平均值?
python
、
python-3.x
、
machine-learning
、
neural-network
、
keras
在用KERAS编写
的
y
模型
中,我试图计算
训练
精度
的
平均值,我有200个历元。最后,我想把每个时代
的
每个
训练
精度与前一个时代相加,除以200。这是我
的
密码total_sum = 0 avg_train=np.array(model.fit(x_train,y_train,model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)print('
浏览 2
提问于2018-04-17
得票数 1
回答已采纳
1
回答
Keras在新架构上恢复
训练
python
、
tensorflow
、
optimization
、
keras
我正在尝试在修改一个简单
的
NN体系结构后恢复它
的
训练
。
使用
MNIST数据集,在本例中,我
训练
模型
2个
时期
,然后将
模型
保存在.h5文件中。然后我重新加载
模型
,修改
模型
并重新编译它。但是我想从我
中断
的
地方继续
训练
。因此,我想
使用
重新加载
的
模型
的
优化器来继续
训练
。: 1.3097
浏览 0
提问于2019-03-12
得票数 0
1
回答
Keras evaluate()
和
predict()结果相差太远
python
、
keras
、
lstm
、
recurrent-neural-network
、
text-classification
我正在研究一个
使用
keras
的
二进制分类
模型
。,) print(test_y.shape) --(26507,) 我正在
使用
LSTM,激活是'sigmoid‘,'binary_crossentrophy’是我
的
损失函数。,
训练
精度为0.97,验证精度约为0.72。()
的
结果相差太远。Keras 2.2.4 Tensorflow 1.12.0 让我知道,如果还有其他细节
的
模型
是需要
的
。谢谢
浏览 93
提问于2019-02-21
得票数 0
2
回答
Tensorflow model.evaluate给出了与
训练
结果不同
的
结果
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
我正在
使用
tensorflow进行多类分类train_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directorymodel.fit()
训练
模型
时 train_ds, epochs=epochs, shuffle但是当我加载相同
的
验证集并
使用
model.evaluate(
浏览 0
提问于2020-09-24
得票数 1
1
回答
使用
Keras `
fit_generator
`验证精度低,但不
使用
“not”
python
、
machine-learning
、
keras
、
deep-learning
我
使用
生成器函数调用
fit_generator
,生成批量培训(或验证)示例
和
标签,涵盖HDF5文件第一季度
的
指定索引,然后从第二季度开始,等等。
模型
在两种情况下都是相同
的
(fit与
fit_generator
)。我
的
调试数据集有~100 K样本
和
标签(0级~50k,第1类~50K)。由于这个小数据集很容易进入内存,下面是我如何直接
使用
上面创建
的
模型
浏览 2
提问于2019-05-14
得票数 0
回答已采纳
1
回答
在
训练
keras
模型
时,精度保持不变。可能
的
原因是什么?
machine-learning
、
neural-network
、
deep-learning
、
keras
我一直在尝试
使用
keras
训练
一个简单
的
skip gram word2vec
模型
。经过一段时间
的
训练
后,我注意到准确率根本没有变化。这是一些代码。这就是我尝试
训练
时发生
的
事情: 9s - loss: 4.5012 - acc: 0.1794 -
val_loss
: 4.5873 -
val_acc
:
浏览 0
提问于2017-03-25
得票数 0
1
回答
Keras
fit_generator
()在Colab上不
显示
准确性
keras
、
deep-learning
、
google-colaboratory
我刚从本地
的
PC上搬过来
训练
一个Colab
模型
。# Model Compile model.compile(optimizer='Adam', loss='categorical_crossentropy
浏览 8
提问于2019-10-20
得票数 1
回答已采纳
1
回答
验证损失低于培训损失培训
python
、
tensorflow
、
deep-learning
、
lstm
、
tflearn
我正在
使用
tf.learn在tensorflow中
训练
一个LSTM。为此,我将数据分为培训(90%)
和
验证(10%)。据我所知,一个
模型
通常比验证数据更适合
训练
数据,但我得到
的
结果正好相反。验证集
的
损失较低,精度较高。 正如我在其他答案中所读到
的
,这可能是因为在验证过程中没有应用辍学。然而,当我从我
的
LSTM架构中删除掉时,我
的
验证损失仍然低于
训练
损失(虽然差异较小)。而且,每个
时期</em
浏览 0
提问于2019-06-13
得票数 6
回答已采纳
3
回答
如何在Keras中保存每个
时期
的
训练
历史?
python
、
tensorflow
、
keras
我不能让我
的
电脑整天运行,为此,我需要在每个
时期
之后保存
训练
历史。例如,我已经在一天内
训练
了100个
时期
的
模型
,第二天,我想再
训练
50个
时期
。我需要生成整个150个
时期
的
损失与
时期
和
精度与
时期
图。我
使用
的
是
fit_generator
方法。有没有办法保存每个
时期
之后
的<
浏览 0
提问于2018-05-02
得票数 13
3
回答
使用
Keras进行传递学习,验证
的
准确性从一开始就没有提高(超出了原始基线),而
训练
的
准确性则提高了。
machine-learning
、
keras
、
deep-learning
、
conv-neural-network
、
resnet
我正在为Food-101数据集(图像数据集w/101类
和
每类1k图像)构建一个分类器。我
的
方法是
使用
Keras并
使用
ResNet50 (来自imagenet
的
权重)进行学习。当
训练
模型
时,
训练
精度在几个
时期
(30%->45%)有较好
的
提高,但验证精度基本保持在0.9%~1.0%。我尝试过简化、交换优化器,减少
和
增加隐藏层中
的
单位,去掉所有图像增强,并在flow_fr
浏览 4
提问于2019-11-03
得票数 2
点击加载更多
扫码
添加站长 进交流群
领取专属
10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关
资讯
基于TensorFlow+Python的文本分类全程详解
代码详解:用Python给你喜欢的音乐分个类吧
三千字轻松入门TensorFlow 2
TensorFlow 2keras开发深度学习模型实例:多层感知器(MLP),卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)
理解循环神经网络RNN
热门
标签
更多标签
活动推荐
运营活动
广告
关闭
领券