我试着编码一个区分猫和狗的CNN。我已经设置了我的标签,如狗:0和猫:1,所以我期望我的CNN输出0如果是狗,1如果是猫。然而,它却相反(当它是一只猫时给0,给一只狗一个1)。请检查我的代码,看看我哪里出错了。谢谢
我目前使用python 3.6.8,使用jupyter笔记本(里面的所有代码都是我从jupyter笔记本复制粘贴代码的不同部分)。
import os
import cv2
from random import shuffle
import numpy as np
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator, l
我有一个大数据,我传递给一个
generator.flow_from_dataframe(df,...)
但是当我运行它的时候,我
UserWarning: Found 52 invalid image filename(s) in x_col="image". These filename(s) will be ignored.
.format(n_invalid, x_col)
有一种方法可以打印这些无效的图像文件名,或者在df中理解它们的索引?
我已经训练了一个双输入神经网络来对图像进行分类,并将权重保存到一个hdf5文件中。 我现在正在尝试加载这个网络并使用'predict_generator‘来查看它在我的测试集上做得有多好。但是,在调用'predict_generator‘时,我得到以下错误: Traceback (most recent call last):
File "load_cnn.py", line 75, in <module>
pred = loaded_model.predict_generator(test_gen, steps=36, verbo
我有下面的代码,并希望将输出(斜率、截距、r_value、p_value、str_err)舍入小数点后的2位。我怎样才能在这个代码中做到这一点?
for x_col in x_vars:
for y_col in y_vars:
result_dict = {}
temp_df = df[[x_col, y_col]]
temp_df = temp_df.dropna(how='any')
print(x_col)
x = temp_df
假设我有一个pandas.DataFrame x,x被提供给filter函数,并返回y,这是一个从x中删除了一些列的DataFrame。该函数是一个黑盒,列数很大。我怎样才能找到'x‘中被删除的列?
或者,y.columns是x.columns的子集,我如何在x中找到不在y中的列
示例:
x = pd.DataFrame(np.array([[1,2,3],[4,5,6]]))
x.columns = list('abc')
y = x.iloc[:, :2].copy()
>>> x
a b c
0 1 2 3
1 4 5 6
我正在使用一个经过预先训练的VGG16模型对Google‘using上的10万张图像进行分类。我不确定要为不同的参数选择哪些值来优化Keras‘model.predict_generator和flow_from_dataframe的运行时。似乎没有太多的文档。我尝试用‘只有’~10000个映像来改变测试运行中的队列大小和工作人员数量,但在运行时没有观察到任何显著的变化。
下面提供了一个代码片段。熊猫的数据文件包含了安装驱动器上所有图像的文件位置,以及地面真相标签。该模型是一个现有的VGG16预训练网络。(以后我想比较一下这个网络的性能和我自己的网络。)关于什么时候使用什么设置(batch si
我正在尝试运行我的第一个机器学习项目,使用Keras。我无法消除这个错误:
TypeError: If class_mode="categorical", y_col="Label" column values must be type string, list or tuple.
我的代码如下所示:
# Load train images in batches from directory and apply augmentations
train_data_generator = train_data_generator.flow_from_
我在pandas中有一个非常大的数据集,我想要写到一个文件中。目前我的方法是: df_dict = df2.to_dict('records')
filename = newfile.json:
for item in df2_dict:
with open('{0}'.format(filename), 'a+') as outfile:
json.dump(item,outfile,separators = (',',':'))
outfile.write('
我在两个文件夹中有数据(用10000张图片训练,用1000张图片验证),在每个文件夹里我有10个文件夹(各自的类)。我将所有这些数据放入一个数据框中,以便稍后使用。事实证明,当我在Tensorflow中使用"flow_from_dataframe“时,某些文件夹中的一些图像被假定具有无效的名称,因此被忽略。 我尝试访问Tensorflow之外的任何图像,例如,通过简单地打开图像,当路径完全正确时,我仍然无法访问某些文件 from PIL import Image
im = Image.open("D:\Ensino Superior\ISCTE-IUL\Mestrado em
我在建模时遇到了这个错误。我不知道这个错误是从哪里来的。 整个算法是用来描述产品(衣服)的。这部分识别衣服的颜色。 数据帧加载正确。 下面我放了很多代码,因为我不知道我到底在哪里犯了错。 # path to the training set
TRAIN_LABELS_FILE = "train/labels.txt"
# path to the validation set
VAL_LABELS_FILE = "val/labels.txt"
# path to the test set
TEST_LABELS_FILE = "test/labels.
我想对dataframe中的每一列应用我的自定义ecdf函数,然后根据返回的x,y值绘制ecdf。
自定义函数:
def ecdf(df):
n = len(df)
x = np.sort(df)
y = np.arange(1, n+1)/n
return x, y
我在for循环中的尝试:
for col in sj_interpol_data.columns:
x_col, y_col = ecdf(col)
ax = plt.figure()
ax = plt.plot(x_col, y_col, marker='.',
我有一个图像列表,以及它所属的类,其格式如下:
list.txt
image1 good
image2 good
image3 good
.
.
.
image4 bad
image5 bad
image6 bad
我使用ImageDataGenerator来分割验证数据:
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255, validation_split = 0.25)
我用熊猫从文件中读取数据:
load_images = pd.read_csv("list.txt", delim_whitespace = True, h
下面是数据集中关联的代码
x = df["var1"]
y = df["var2"]
cor = x.corr(y)
print(f"The Correlation between x and y is: %1.2f"%cor )
产出将是:
X和y之间的相关性是:-0.22
我希望产出如下:
var1与var2的相关系数为-0.22。
因为这些变量会不断变化,所以我不想在需要时手动更改这些变量。接下来我能试试什么?
我正在尝试使用keras创建一个多标签分类模型。因此,我把我所有的图片都放在一个文件夹里。此外,我还有一个CSV文件,其中包含每个图像的路径,后跟多个可能的标签
Example of my CSV:
path, x1, x2, x3
img/img_00000001.jpg,1,0,1
img/img_00000002.jpg,0,0,1
...
我正在尝试使用flow_from_directory读取我的图像,并通过CSV提供各自的标签。到目前为止,我的代码如下所示:
image_path= "C:/user/Images"
data_generator = I
我正在用Pandas和sklearn解决一个简单的统计问题。我知道我的代码很难看,但是如何改进它呢?
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.linear_model import LinearRegression
df = pd.read_csv("sphist.csv")
df["Dat
非常简单。我想看看某个类别中有多少个数据点。例如: import seaborn as sns
tips = sns.load_dataset("tips")
sns.stripplot(x='day', y='size', data=tips) 我明白了:graph without n 我想要的是:graph with n (它是用油漆完成的,所以不完全是这样的,但是你已经明白了
是否有更好的方法在Bokeh中复制matplotlib scatter_matrix (根据所有数据绘制所有数据),而不是下面的代码:
defaults.width = 100
defaults.height = 100
scatter_plots = []
y_max = len(dataset.columns)-1
for i, y_col in enumerate(dataset):
for j, x_col in enumerate(dataset):
df = pd.DataFrame({x_col: d