我需要创建2个数据集,其中一个数据集的类从0到4,另一个数据集的类从5到9的CIFAR10数据集,但我得到了这个错误:"boolean index did not match indexed array along dimension 1; dimension is 32 but corresponding boolean dimension is 1" 这是我到目前为止尝试过的方法 import keras
from keras.datasets import cifar10
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifa
我已经更新了keras cifar10_resnet中的示例程序,以便在CIFAR100而不是CIFAR10数据集上工作。我只能在第一个时期运行代码。当我尝试保存模型时,程序中断并显示以下错误-
'KeyError: 'Cannot set attribute. Group with name "keras_version" exists.'
我的笔记本电脑上有python 3.5.2,tensorflow gpu版本1.10.1。
我试着用Keras建立一个CNN模型。这是我的代码:
import keras
import tensorflow as tf
from keras.layers import Dense
from keras.models import Sequential
from keras.models import load_model
from keras.callbacks import EarlyStopping
from sklearn.model_selection import train_test_split
from __future__ import print_functio
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
运行此代码时,我收到一个ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.keras.datasets'错误: import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import cifar10 我已经安装了tensorflow version 2.2.0和keras 2.2.4,所以我不确定为什么会收到这个特定的错误。 tensorflow模块不应该封装datasets吗
我正在努力使Keras的文档开始中的代码工作。关于处理RGB数据,有些事情我不理解。我用MNIST数据做了一次工作(这是灰度化的),但我似乎找不出CIFAR10。
HEIGHT = 200
WIDTH = 200
def build_model():
inputs = keras.Input(shape=(HEIGHT, WIDTH, 3))
# making things simple, I don't CenterCrop, just set the input to whatever I'm feeding it
# I do rescale
我试图将一个一维数字数组广播到一个4D数字数组,但我得到了一个错误:
operands could not be broadcast together with remapped shapes [original->remapped]: (50000,) and requested shape (50000,32,32,3)
这是我的密码:
from tensorflow.keras.datasets import cifar10
import numpy as np
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data()
我想使用CIFAR-10数据集,但我只需要青蛙、狗、猫、马和鸟类,到目前为止,我使用了以下代码:
# Plot ad hoc CIFAR10 instances
from keras.datasets import cifar10
from matplotlib import pyplot
from scipy.misc import toimage
# load data
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = cifar10.load_data()
# create a grid of 3x3 images
for i
我试图对我的超参数进行网格搜索,以调整深度学习体系结构。我有多个模型的输入选项,我正在尝试使用sklearn的网格搜索api。问题是网格搜索api只以单个数组作为输入,代码在检查数据大小维时失败(我的输入维数是5*数据点,而根据sklearn,应该是数据点数*特征维数)。我的代码如下所示:
from keras.layers import Concatenate, Reshape, Input, Embedding, Dense, Dropout
from keras.models import Model
from keras.wrappers.scikit_learn import Ker
我使用data keras cifar10编写了一个分类器,我只想识别两个类,而不是所有的10个类。我有一个问题,因为当我学习所有10个类时,程序运行良好,学习正确,但当我只获取两个类的数据时,我有一个ValueError错误:数据基数不明确,请确保所有数组包含相同数量的样本。我不明白为什么会出现错误,因为数据看起来是正确的 from keras.datasets import cifar10
from matplotlib import pyplot as plt
from keras.utils import to_categorical
import numpy as np
from
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
tf.disable_v2_behavior()
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activation
这就是我遇到这样一个问题的代码块:
import keras
from keras.datasets import cifar10
from keras.models import Sequential, Model
from keras.optimizers import Adam
from keras.l
我正在尝试运行一个使用.flow_from_directory(directory)的带有cifar10数据集的Resnet的示例。以下代码如下:
from __future__ import print_function
from keras.datasets import cifar10
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.utils import np_utils
from keras.callbacks import ReduceLROnPlateau, CSVLogger, Early
我最近从 running获得了深度学习docker,在尝试教程时,在导入keras layers模块时收到一个错误。
from __future__ import print_function
import keras
from keras.datasets import cifar10
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten
f
我想为cifar10数据集在keras中训练2个模型。首先是从头开始(model1),其次是微调一个预先训练过的模型(model2)。我使用以下代码来做到这一点:
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.layers import Activation, Dropout, Flatten, Dense
import numpy as np
import os
from keras.models import load_model
#model 1
我是一个新的ML程序员,正在编写一个代码来显示所有类的准确性。代码只显示最有可能的类。
另外,我还打印了一个结果变量,看看里面有什么,除了一个类,一切都是0,这是正常的吗?应该是所有类的某种权重和概率吗?
整个项目是关于迁移学习的,我在keras和cifar10中使用了cifar10,model_weights.h5具有从cifar10中提取的特性,model_structure文件是一个具有模型结构的JSON文件,修改了密集层的VGG16
from keras.models import model_from_json
from pathlib import Path
from keras.
我正在学习如何通过在Keras创建一个CNN来构建一个图像分类器。当我每次开始新的培训课程时,我如何防止我的程序重新开始。下面是代码,包括我尝试过的一些注释掉的代码。谢谢!
我曾试图设立检查站,但准确性和损失似乎仍在重新设置。我也尝试过model.save()和model.save_weights(),然后将它们加载到一个新的模型中,但是我的准确性和损失似乎从一开始就开始了。
IMPORTS
# import CIFAR10 data
from keras.datasets import cifar10
# import k
我一直在通过flyyufelix "“的git存储库来微调初始v3网络,我想训练网络来检测疾病,所以我有两组图像,一组有疾病,另一组没有疾病。git说X_train,Y_train,X_valid,Y_valid = load_data()他加载cifar数据集,git要求我们创建我们自己的load_data() function.The作者有如下代码
import cv2
import numpy as np
from keras.datasets import cifar10
from keras import backend as K
from keras.utils impo