我使用Keras建立了递归神经网络。虽然我使用所有相同的配置(批量大小、节点、时期、种子值等),但在不同的计算机上得到不同的模型权重和误差值。我在我的代码中包含了以下几行代码,以便在每次运行时重新启动权重,但我无法解决这个问题。这个问题背后的原因是什么?
python版本会影响结果吗?
keras.backend.clear_session()
model.reset_states()
K.clear_session()
del model
谢谢
我为回归问题建立了一个模型,即从9个输入变量中预测一个值。模型的开发是基于Keras库的人工神经网络
在这个使用编译和拟合方法的模型中,我已经预测了输出值。然而,我得到了不好的评价分数。我使用RMSE和R2对模型进行了评估
(已归一化)预测值与标记值之间的RMSE值为0.207,(原始形式)预测值与标记值之间的RMSE值为215,R2为0.40
如何修改我的模型以获得更好的结果(低RMSE和高R2)?或者这个模型可以接受吗?
import keras
model = keras.models.Sequential()
model.add(keras.layers.Dense(36, in
我想在keras上实现caffeNet,并在imagenet上进行预训练。所以我从caffe github那里获得了体重https://github.com/BVLC/caffe/tree/master/models/bvlc_reference_caffenet 我用caffe_weight_converter.Weight将它转换成weight.h5,我在层“conv2”上得到了形状(256,48,5,5),但我的实现模型需要(256,96,5,5)。 我从Got confused after I extracted weights from Trained caffenet中看到,因为
在试图加载先前保存的Keras模型时,我得到了ValueError:坏的封送处理数据(未知类型的代码)(我认为这是一个Python,尽管这与Keras无关,但不太确定)。
from keras.models import load_model
from keras import __version__ as keras_version
model = load_model("model.h5")
我在谷歌上搜索,但没有找到可行的解决方案。我尝试用:sudo find /usr -name '*.pyc' -delete删除pya-文件,但这也没有帮助。
你知道我
我正在做一个项目的狗品种分类,我遇到一个重大问题,我不知道如何解决它。
数据集是提供的狗的图像。
我做了一个数据增强与角点:
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator, array_to_img, img_to_array, load_img
from keras import optimizers
from keras.callbacks import History
from keras.applications import vgg16
batch_size = 16
# this is the augment
在Tensorflow 2.3.0上,我使用的是Tensorflow Keras WideDeep model,在调用model.save(path)时遇到了问题。 我收到的错误是AttributeError: 'ListWrapper' object has no attribute 'get_config' 我已经用其他模型测试了我的代码,并且保存功能工作正常。 我还注意到tensorflow.keras.utils.plot_model(model, path+f'{modelName}.png', show_shapes=True, r
我用Windows 10和Ubuntu18.04安装了双系统。在安装了anaconda、tensorflow、keras、py手电筒之后,我重新启动了我的计算机,下面是黑屏幕上的一个错误:
Platform does not support this image
Failed to read header: Unsupported
Failed to load image: Unsupported
start_image() returned Unsupported
📷
因此,我无法进入Ubuntu18.04系统。在尝试使用引导修复工具之后,它仍然无法工作。
我试图用以下代码从构建一个模型:
from keras.models import Model
from tensorflow.contrib.keras.api.keras.layers import Dense, Input
# This returns a tensor
inputs = Input(shape=(784,))
# a layer instance is callable on a tensor, and returns a tensor
x = Dense(64, activation='relu')(inputs)
x = Dense(64, ac
我想在android studio中使用我的keras训练模型。我在互联网上得到了这段代码,将我的代码从keras转换为tensorflow-lite。但是当我尝试编写代码时,我得到了这个错误: OSError: SavedModel file does not exist at: C:\Users\Munib\New folder/{saved_model.pbtxt|saved_model.pb} 我使用的代码是从keras转换到tensorflow-lite: import tensorflow as tf
# Converting a SavedModel to a TensorFl
以下是从Hibernate生成的查询(除了我将字段列表替换为*):
select *
from
resource resource0_,
resourceOrganization resourceor1_
where
resource0_.active=1
and resource0_.published=1
and (
resource0_.resourcePublic=1
or resourceor1_.resource_id=resource0_.id
and resourceor1_.or
可以将tensorflow与keras顺序模型结合起来,如下所示:()
from keras.models import Sequential, Model
model = Sequential()
model.add(Dense(32, activation='relu', input_dim=784))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
# this works!
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 784))
y = model(x)
但是,我想像
我已经安装了Tensorflow和Anaconda的Keras (在Windows 10上),我已经创建了一个使用Python 3.5.2的环境( Anaconda中的原始环境是Python 3.6)。当我尝试执行import keras as ks时,我得到了ModuleNotFoundError: No module named 'keras'。
我曾尝试通过sys.path.append(C:\\Users\\ ... \\Anaconda3\\python.exe)来解决这个问题
笔记本电脑和控制台,但我继续得到相同的错误。
我该如何解决这个问题呢?
我在做什么
我正在训练和使用卷积神经元网络(CNN)进行图像分类,使用Tensorflow-gpu作为后端的Keras。
我正在使用的
PyCharm社区2018.1.2
Python2.7和3.5 (但不是一次都是)
Ubuntu 16.04
Keras 2.2.0
Tensorflow-GPU 1.8.0作为后端
我想知道的
在许多代码中,我看到人们使用
from keras import backend as K
# Do some code, e.g. train and save model
K.clear_session()
或在使用后删除模型: