我需要增加多通道图像，并想使用ImageDataGenerator不幸的是，它只支持1,3和4通道图像，我需要更多。是否可以直接编辑site-package/Keras/preprocessing/image.py，添加必要数量的频道？其中XXX -是我需要的频道数。这会破坏什么吗？谢谢!
浏览 3提问于2017-01-21得票数 6
1回答
Keras输出形状错误
、、、
为了接下来的CNNmodel.add(Convolution2D(64, 3, 3, border_mode='same', input_shape=(3,=====================================================================为什么我要得到给定的输出形状
浏览 1提问于2016-10-19得票数 2
回答已采纳
1回答
多通道训练图像
、、、、
所以我有一组图像，每层有16层。是否有充分的理由将通道拆分为如下格式
在第二个例子中，我使用一个通道并将每个通道放置在另一个通道旁边，以便创建一个图像，其长度是原始图像
浏览 0提问于2018-11-25得票数 3
回答已采纳
我在使用tensorflow 2.3开发一个NN模型时遇到了问题，该模型一旦包含BiLSTM层就会出现。我尝试过一个自定义模型，但这是Keras文档页面中的一个，而且它也失败了。它不可能是输入形状的问题，因为这发生在编译时，而且输入数据还没有提供给模型。
from tensorflow import keras
from tensorflow
浏览 2提问于2021-06-08得票数 1
回答已采纳
1回答
Keras将numpy数组作为训练数据的输入，但是可以创建可以采用不同输入大小的模型。我想知道是否有一种方法可以将各种维度的图像合并到模型的训练数据中。
浏览 0提问于2017-02-21得票数 3
我的图像分类模型是使用below.When函数显示的，它给出了以下错误： ValueError:检查输入时出错:要求conv2d_1_input具有形状(64，64，3)，但得到形状为(64，64，4)的数组 模型如下图所示： # Importing the Keras libraries and packagesfrom keras.layerssteps_per_epoch = 350,epo
浏览 31提问于2019-01-29得票数 0
回答已采纳
中的错误: ValueError:在检查输入时出错:期望conv2d_input有4个维度，但是得到了形状为(60000、28、28)的数组。我不知道发生了什么，为什么 tf.keras.layers.Conv2D(56, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28)),
tf.keras.layers.MaxP
浏览 4提问于2019-10-27得票数 1
回答已采纳
在尝试Keras实现时，我做了以下操作：K.set_image_dim_ordering('tf')
它会生成以下错误消息。什么意思？我认为set_image_dim_ordering包含在Keras中。
浏览 15提问于2016-11-20得票数 3
我正在尝试实现一个具有医学成像的3D卷积神经网络，它由10个连续的64x64形状的图像切片组成。它们是灰度图像。因此，我的输入尺寸是64x64x10，我的第一层是model.add(Conv3D(32, kernel_size=(3,3,3), strides=(1,input_shape=(64, 64, 10)))model.add(MaxP
浏览 0提问于2017-12-14得票数 1
2回答
我有一个8通道的图像，我有一个传统的算法，在每个通道中添加权重，得到输出为'0‘或’1‘，这对几个样本和复杂的场景都很好。我想在使用CNN方法的机器学习中实现同样的方法。我是新来的ML，并开始寻找似乎专门处理图像处理问题的教程-手写识别，特征提取等。
我已经用Theano设置了Keras<
浏览 2提问于2017-07-20得票数 2
回答已采纳
我是原型深入学习分割模型，需要六个通道的输入(两个对齐448x448 RGB图像在不同的照明条件)。我想比较几个预先训练过的模型和我现在的模型的性能，我从零开始训练。我可以在tf.keras.applications中使用预先训练的模型来输入多于3个通道的图像吗？我尝试先应用卷积将信道维降为3，然后将输出传递给tf.keras.applicati
浏览 0提问于2019-05-02得票数 3
回答已采纳
我的输入形状应该是100x100。它代表一个句子。每个单词是100个维度的向量，一个句子中最多有100个单词。我给CNN.I输入了8个句子，我不确定这是否意味着我的输入形状应该是100x100x8。=4，找到的ndim=3甚至我也听懂了关于“预期的ndim=4”的抱怨。我在激活层遇到了问题。在那里，
浏览 2提问于2016-05-07得票数 16
我正在尝试使用现有的CNN模型教程和我自己的数据集，因为我是新手，我想了解这个概念。 我不明白的是标签y的值。如何训练模型为每个样本x赋予标签y？有没有一种比使用for lop更好的方法将我的数据加载到cnn？ 我有一个由5只动物组成的数据集，总共有1725只动物。例如，dog =3个图像。cats = 54个图像。as keras
from keras.utils import to_catego
浏览 14提问于2019-02-28得票数 0
我下载了png压缩文件，将数据导入Google，然后将数据拆分到火车测试文件夹中。以下是模型： tf.keras.layers.Conv2D(filters = 64, kernel_size = (5,5(pool_size=(2,2), strides=(2,2)), tf
浏览 12提问于2020-05-14得票数 13
回答已采纳
1回答
关于文档，我的代码看起来不错。
from keras.layers import Input, Convolution2D因此，我的问题是，为什么CNN的第一个输出不成为(None, 16, 28, 28)？(None, 1, 28, 16)不是我的期望。是为西亚诺设计的。否则，我更改了imag
浏览 2提问于2017-04-25得票数 0
回答已采纳
2回答
我试图实现一个简单的Keras与狗分类器，但是在添加一个密集层时，它返回一个值错误。我使用theano作为后端。下面是代码：from keras.layers import Conv2Dclassifier.add(Flatten())
classifier.add(Dense(units = 12
浏览 2提问于2018-02-01得票数 0
回答已采纳
我对python和神经网络都是新手，我正在尝试用CNN+RNN为video.Each视频中的手势分类建立一个模型，该视频由30帧( 30幅图像)组成。对于CNN层，我在CNN层使用Conv2D层，在RNN层使用GRU。图像大小为84*84，为RGB图像(通道= 3)。下面是我的代码： model1 = Sequential()
model1.add(Conv2D(64, (3,3), strides=(1,1), pa
浏览 184提问于2020-03-26得票数 0
1回答
尽管一维卷积主要用于时间序列/nlp数据，但我认为它们不能在任何类型的数据中按矢量使用的理论理由。model = keras.Sequential([ keras.layers.Conv1D='relu'),
浏览 3提问于2020-05-20得票数 1
回答已采纳
1回答
我一直遵循来自的代码来训练一个能区分10个猴子物种的CNN。在训练阶段，我取得了不错的成绩，有三个时代：
Using TensorFlow backend.我试着把它指向培训和验证文件夹，但这两种结果在16%的时间里似乎都是正确的。为什么我的val_acc在训练中看起来很高，但是当我实际使用模型来做预测时，它的表现很差？，并将其与我前面在脚本中创建的label列表进行比较。在运行带
浏览 0提问于2018-03-10得票数 1
回答已采纳
我使用的是VGG19模型，在ImageNet数据集上预训练，删除顶层(从扁平到最后一个输出层)。
我正在解决的问题接受来自的多个输入(实际上是一个修改的版本)。因此，我正在做的是，我使用VGG19为我从这些图像中提取特征，然后将输出连接到网络的其他部分，即根据我的需要和类的数量创建的模型的顶部(在我的例子中是20个)。这是我正在
浏览 27提问于2022-08-24得票数 0
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
热门标签
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储活动推荐
腾讯云开发者
