我正在mnist数据集上创建一个vae模型,希望根据时期绘制损失函数。然而,我遇到了一些问题,无法在网上找到解决方案。在我的导入过程中,我有以下导入(只是为了给代码提供一些上下文): from keras import backend as K
from keras.layers import Input, Dense, Lambda, Layer, Add, Multiply
from keras.models import Model, Sequential
from keras.datasets import mnist 我还为自己的损失计算创建了一个名为bn的函数,并创建了KLDi
我正在研究一个特定的神经网络,它得到两个不同的输入:
MNIST数据集,火车集是一个50万,784张量。
具有TensorShape(维数(28))的辅助向量
当我定义并运行模型时,如下所示
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
from keras.layers import Input, Dense, Lambda
from keras.models import Model
from keras.objectives import binary_crossentropy
from keras.
我正在研究一些关于机器学习的问题,并想在python中尝试强大的Keras包(使用Theano后端)。当我在中运行我的代码时,它给出了以下错误消息:
File "/home/nesrine/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/keras/engine/training.py", line 1214, in train_on_batch
self._make_train_function()
File "/home/nesrine/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/keras/eng
在Keras中使用Time Series时,我遇到了这个错误:
ValueError: Error when checking input: expected lstm_1_input to have 3 dimensions, but got array with shape (31, 3)
这是我的函数:
def CreateModel(shape):
"""Creates Keras Model.
Args:
shape: (set) Dataset shape. Example: (31,3).
Returns:
A Keras
我从这个链接中克隆了人类姿态估计角化模型。
当我试图在google上加载模型时,我会得到以下错误
代码
from keras.models import load_model
model = load_model('model.h5')
错误
ValueError Traceback (most recent call
last)
<ipython-input-29-bdcc7d8d338b> in <module>()
1 from keras.models import l
我在这里问这个问题,因为它在堆栈溢出中没有得到回答。
我正在尝试将Keras示例修改为VAE
我修改了代码,使用噪声mnist图像作为自动编码器的输入,以原始的、无噪音的mnist图像作为输出。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import norm
from keras.layers import Input, Dense, Lambda, Layer
from keras.models import Model
from keras import backend as K
from k
当我试图在LSTM模型中添加validation_split时,我得到了以下错误
ValueError: `validation_split` is only supported for Tensors or NumPy arrays, found: (<tensorflow.python.keras.preprocessing.sequence.TimeseriesGenerator object)
这是密码
from keras.preprocessing.sequence import TimeseriesGenerator
train_generator = Timeseries
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
我正在尝试将Keras示例改编为适用于
我修改了代码,使用有噪声的mnist图像作为自动编码器的输入,使用原始的无噪声mnist图像作为输出。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import norm
from keras.layers import Input, Dense, Lambda, Layer
from keras.models import Model
from keras import backend as K
from keras import metrics
from k
我有在中描述的相同错误
当我使用的时候:
K.set_image_dim_ordering('tf')
我得到了这个错误
Traceback (most recent call last):
File "<input>", line 1, in <module>
AttributeError: module 'keras.backend' has no attribute 'set_image_dim_ordering'
当我使用其他解决方案时:
from keras.utils.conv_utils
我想构建一个评估字符串的Keras模型。如果我执行以下操作:
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
model = Sequential()
model.add(Dense(units=10, input_shape=(10,), activation='softmax'))
它工作得很好。我可以看到model.summary()。
但是,当我使用ast.literal_eval()添加层时
from keras.models import Sequential
from kera
x有shape=(33,10000,1),y有shape=(33,10000)。但是当我运行代码时,弹出了这个错误:
ValueError: Error when checking input: expected lstm_40_input to have shape (1, 10000) but got array with shape (10000, 1)
我曾尝试更改lstm层中的input_shape=(10000,1),但随后出现此错误:
ValueError: Error when checking target: expected dense_39 to have shape (
我是Keras的新手。我想在Keras (后端: Tensorflow)中重现imdb的示例,但在尝试编译模型时遇到错误。
from keras import models
from keras import layers
model = models.Sequential()
model.add(layers.Dense(16, activation='relu', input_shape=(10000,)))
model.add(layers.Dense(16, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(1, ac
我是机器学习方面的新手,并使用以下代码在MNISET数据集上创建一个示例VAE
# We are going to use MINISET Dataset to train our GAN.
# All imports are going to be in this place.
import numpy as np
# Progressbar
from keras.callbacks import TensorBoard
from tqdm import tqdm
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.datasets import mni
我正在研究机器学习方面的一些问题,并希望在python中尝试使用功能强大的Keras包(使用Theano后端)。当我运行一个用于数字识别的MLP演示时,它给出了以下错误消息:
Traceback (most recent call last):
File "mlp.py", line 52, in <module>
metrics=['accuracy'])
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/keras/models.py", line 564, in compile
updat
我刚刚开始使用Keras/Tensorflow,我正在尝试重新训练和量化int8 a MobileNetV2,但是我得到了以下错误:
ValueError: Quantizing a tf.keras Model inside another tf.keras Model is not supported.
我跟踪这个来绕过量化步骤,但是我不确定我到底做了什么不同的事情。
IMG_SHAPE = (224, 224, 3)
base_model = tf.keras.applications.MobileNetV2(input_shape=IMG_SHAPE,