我正在尝试使用带有U-net的批处理归一化层来完成分割任务。同样的层对于res-net,vgg,xception等都很好用,我很好奇这是不是一个依赖于架构的问题?在训练期间,一切都很好,指标增长损失dpor,但一旦我试图评估模型或预测掩码,它就会生成垃圾。即使在测试和预测过程中,这些层的学习权重似乎也在不断更新。如何在keras中解决这个问题?keras版本= 2.2.2
我试着只在编码器部分使用批量规范层,没有帮助。我也在尝试设置layers参数: trainable=False,不起作用。
from keras.models import Input, Model
from keras.l
我正在凯拉斯建立一个小小的yolo cnn模型。我得到一个奇怪的错误。有人能帮上忙吗? 导入 import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
import glob
#from moviepy.editor import VideoFileClip
from IPython.display import HTML
%matplotlib inline
from tensorflow.keras import backend as K
import tensorflow.keras as keras# broken
我是一个文本处理技术的初学者,我正在尝试执行以下代码。 from keras.layers import Dense, Input, GlobalMaxPooling1D
from keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, Embedding
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Dense, Embedding, Conv2D, MaxPooling2D, Dropout,concatenate
from keras.layers.core import Res
我一直在使用以下模型进行图像分类。我想知道为什么在512之前有Dense3稠密层。我应该只使用Dense3吗?而不是丹尼斯512-丹尼斯3?
model = tf.keras.models.Sequential([
# Note the input shape is the desired size of the image 150x150 with 3 bytes color
# This is the first convolution
tf.keras.layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu', inpu
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
import os
import numpy as np
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten, DenseFeatures
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
fro
我在python3.10.8中使用了TF2.10.0,并运行在TypeError: The added layer must be an instance of class Layer. Received: layer=<class 'keras.layers.pooling.max_pooling2d.MaxPooling2D'> of type <class 'type'>.中。
我参考了这篇>的文章,试图修复它,但没有成功。
这是我的密码。请告诉我我做错了什么
import tensorflow.keras.layers as
我使用顺序、函数和SubClass语法重新实现了Keras示例。
所有东西都编译并运行得很好,但我注意到使用SubClass语法(35%)与顺序/函数语法(75%)在验证准确性方面有很大的不同。模型架构应该是相同的,所以这让我很困惑。
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense, Conv2D, MaxPooling2D, Dropout, Flatten
# BUG: ClassCNN accuracy is only 36% compared to 75% fo
我创建了这个模型
from tensorflow.keras.layers import Conv2D
from tensorflow.keras.layers import MaxPooling2D, Input, Dense
from tensorflow.keras.layers import Reshape, Flatten
from tensorflow.keras import Model
def create_DeepCAPCHA(input_shape=(28,28,1),n_prediction=1,n_class=10,optimizer='adam',
我为VGG块编写了以下代码,并希望显示该块的摘要:
import tensorflow as tf
from keras.layers import Conv2D, MaxPool2D, Input
class VggBlock(tf.keras.Model):
def __init__(self, filters, repetitions):
super(VggBlock, self).__init__()
self.repetitions = repetitions
for i in range(repetitions):
var
我已经编写了以下脚本,它读取CNN-RNN-FCN NN架构的yaml规范,并构建相应的Keras模型: #!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sat Oct 27 10:22:03 2018
@author: jsevillamol
"""
import yaml, argparse
from contextlib import redirect_stdout
from tensorflow.python.keras.models import Mod
我使用手套和CNN对文本进行分类,发现了以下问题:
File "c:\programfiles_anaconda\anaconda3\envs\math_stat_class\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\ops.py", line 1657, in _create_c_op
raise ValueError(str(e))
ValueError: Negative dimension size caused by subtracting 5 from 1 for '{{node max_pooli