在keras中,对许多单个日期点执行fit()是否与对数据集执行fit()相同?例如,正在做一个单一的 model.fit(train_X,
train_y,
batch_size=1,
epochs=1) 与做某事相同 for i in range(len(train_X)):
model.fit([train_X[i]],
[train_y[i]],
batch_size=1,
epochs=1) 或者它是不同的?
我的问题很简单,在用于的顺序模型中传递给model.fit的验证数据是什么?
而且,它是否会影响模型的训练方式(例如,通常使用验证集来选择模型中的超参数,但我认为这里不会发生这种情况)?
我指的是可以这样通过的验证集:
# Create model
model = Sequential()
# Add layers
model.add(...)
# Train model (use 10% of training set as validation set)
history = model.fit(X_train, Y_train, validation_split=0.1)
# Trai
我试图在Keras中实现一个回归模型,但是无法知道如何计算我的模型的分数,即它在我的数据集上的表现如何。
import numpy as np
import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.wrappers.scikit_learn import KerasRegressor
from sklearn.cross_validation import cross_val_score, KFold
from sklearn.preprocessing
我设置了featurewise_center = True,然后使用flow_from_directory在keras中设置了我的培训和验证数据。但是,我得到了错误
UserWarning: This ImageDataGenerator specifies `featurewise_center`,
but it hasn't been fit on any training data. Fit it first by calling `.fit(n
numpy_data)`
是否有任何方法可以使用flow_from_directory,然后根据需要对数据进行拟合?
我使用了一个以VGGnet为基础的Keras模型进行图像分类。守则如下:
from keras import applications
from keras.callbacks import TensorBoard
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras import optimizers
from keras.models import Sequential, Model
from keras.layers import Dropout, Flatten, Dense
from keras imp
我目前正在研究一个读取结构化数据并确定某人是否患有某种疾病的模型。我认为问题在于,培训数据和测试数据并没有被分割开来。我不知道如何才能做到这一点。
我不知道该试试什么。
import pandas as pd
import numpy as np
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.ensemble import RandomF
我想通过应用tf.data.Dataset来输入数据--我的模型。
在检查了TF2.0的文档之后,我发现.fit()函数()接受:
x-一个tf.data数据集.应该返回(输入、目标)或(输入、目标、sample_weights)的元组。
因此,我编写了以下概念代码的简单证明:
from sklearn.datasets import make_blobs
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import Model, Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from
我已经为MNIST数据集训练了一个带有keras的顺序模型,这是我使用的代码。
# Create the model
model = Sequential()
# Add the first hidden layer
model.add(Dense(50, activation='relu', input_shape = (X.shape[1],)))
# Add the second hidden layer
model.add(Dense(50, activation='relu'))
# Add the output layer
model.add(
我已经使用tensorflow决策森林创建了一个分类模型。我正在努力评估非默认指标(在本例中为PR-AUC)的性能与树的数量之间的变化。 下面是我尝试的一些代码。 from sklearn.datasets import load_diabetes
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd
import tensorflow as tf
import tensorflow_decision_forests as tfdf
train = load_diabetes()
X = pd.Da
我正在训练一个fit_generator (Tensorflow backend,Python,on MacBook),在Keras函数的早期停止回调中得到一个错误。错误如下: RuntimeWarning: Early stopping conditioned on metric `val_loss` which is not available. Available metrics are:
(self.monitor, ','.join(list(logs.keys()))),
RuntimeWarning: Can save best model only wit
我遇到的问题是,在试图根据使用tf.data.Dataset.Window窗口创建函数生成的数据集来训练神经网络时,fit方法出现了错误。我的训练数据集太大,不适合在内存中使用,我必须对形成窗口的数据进行培训。在这方面,数据集的加载是通过tf.data.experimental.CsvDataset函数组织的。
数据集是连续的一行数值,其中前7个值包含标签,接下来的100个值包含功能。只使用一个值来形成标签,其余的6个被省略,只用于培训质量的额外实验。
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
XLength = 107
我正在尝试用tf.Dataset作为我的数据集来拟合Keras模型。我指定了参数steps_per_epoch。但是,出现了此错误:ValueError: When using iterators as input to a model, you should specify the 'steps_per_epoch' argument.此错误使我感到困惑,因为我将steps_per_epoch参数指定为数据集的长度。我已经尝试了None以及小于我的数据集长度的整数,但都没有用。
下面是我的代码:
def build_model():
'''
我正在使用长短期记忆(LSTM)来生成预测。我注意到,每次运行LSTM模型时,它使用相同的数据生成略有不同的预测。我想知道为什么会发生这种情况,是不是我做错了什么? 谢谢你 from numpy import array
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM
from keras.layers import Dense
from keras.layers import Flatten
from keras.layers import TimeDistributed
from keras.layers