在Francois的“用Python进行深度学习”一书中,我发现了一段输入形状为784,单元为32的代码。
我在想他们会有什么不同。
下面是确切的代码:
from keras import layers
from keras import models
model = models.Sequential()
model.add(layers.Dense(32, input_shape = 784))
model.add(layers.Dense(32))
我在Keras有一个预先训练好的模型。我想训练另一个模型,其中模型的输出是已训练模型的输入,并且已训练模型的输出用于未训练模型的损失函数。就像这样
in_a + mod_b(some kind of feedback from B here) --> Model A --> out_a --> Model B --> out_b
error = (in_a - out_b)**2
然后使用这个错误来训练模型A。在这个系统中,in_a可以被视为一个常量,也有一个反馈回路
在keras或tensorflow中如何做到这一点?
我正在尝试重用前一层的权重矩阵。作为一个玩具示例,我想做这样的事情:
import numpy as np
from keras.layers import Dense, Input
from keras.layers import merge
from keras import backend as K
from keras.models import Model
inputs = Input(shape=(4,))
inputs2 = Input(shape=(4,))
dense_layer = Dense(10, input_shape=(4,))
dense1 = dense_la
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np
import random
model = keras.Sequential([
keras.layers.Flatten(input_shape=(2,)),
keras.layers.Dense(20, activation=tf.nn.relu),
keras.layers.Dense(20, activation=tf.nn.relu),
keras.layers.Dense(1)
])
print(m
我有一段代码:
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Dense
a = Input(shape=(32,))
b = Dense(32)(a)
在Dense(32)(a)中,我知道我们正在创建keras.layers.Dense对象,但是我们创建的(a) part to Dense(32)对象是什么呢?
另外,python内部是如何理解它的呢?
我正在使用下面的LeNet架构来训练我的图像分类模型,我注意到这两个训练,val的准确性并没有提高的每一次迭代。这一领域的任何一个专家能解释出可能出了什么问题吗?
训练样本-两个类别的110幅图像。验证-属于两个类的50幅图像。
#LeNet
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D
from keras.layers import MaxPooling2D
from keras.layers import Flatten
from keras.layers import
我刚刚开始使用tensorflow进行深度学习。我偶然发现了ann_visualizer,想试一试。我按照指南安装和使用它。我还安装了graphviz包,它位于我的源文件夹中。 import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
import keras as keras
data = pd.read_csv('DataSets/Churn_Modelling.csv')
x = data.iloc[: , 3:-1].values
y = data.iloc[: , -1].values
from
目前,我正试图了解如何重用VGG19 (或其他架构),以改进我的小型图像分类模型。我将图像(这里是绘画)分为3类(比方说,15世纪、16世纪和17世纪的绘画)。我有一个很小的数据集,每班有1800个培训示例,验证集中每个类有250个。
我有以下实施:
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.layers import Activation
我在带有tensorflow后端的keras中有一个有效的python代码。我正在利用从VGG16进行的转移学习。一切都很好。
我想使用mxnet后端,但有一些问题:
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras import applications
from helper import target_size, batch_size
from math import ceil
import numpy as np
datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255
我在分析维迪亚跟踪。
我很难想象平面层和密集层之间的连接,它有两个节点,输入维数为50。这是一个二进制分类问题,所以我理解了两个节点。然而,是什么决定了输入维度?我们也可以省略这个参数,在这种情况下,对于这个密集的层,只需要训练较少的权重?
import os
import numpy as np
import pandas as pd
import scipy
import sklearn
import keras
from keras.models import Sequential
import cv2
from skimage import io
%matplotlib inline
根据Keras中的shared layers documentation,可以创建一个共享层,并使用不同的输入形状实例化它。它给出了一个Conv2D共享层的示例,如下所示: a = Input(shape=(32, 32, 3))
b = Input(shape=(64, 64, 3))
conv = Conv2D(16, (3, 3), padding='same')
conved_a = conv(a)
# Only one input so far, the following will work:
assert conv.input_shape == (None,
我已经通过了Keras ,但我仍然无法理解input_shape参数是如何工作的,以及为什么它在传递自定义输入形状时不更改我的DenseNet模型的参数数。举个例子:
import keras
from keras import applications
from keras.layers import Conv3D, MaxPool3D, Flatten, Dense
from keras.layers import Dropout, Input, BatchNormalization
from keras import Model
# define model 1
INPUT_SHAPE
我尝试制作一个卷积神经网络,以便对狗和猫进行分类。我在标题中提到了错误。 根据我的搜索,一些人说这个错误属于tensorflow和keras库的不同版本,另一些人说这是一个语法错误。我会在这里留下我的代码,告诉我我在哪里犯了错误。 #IMPORTING LIBRARIES
import tensorflow as tf
import pandas as pd
import keras
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
#IMAGE DATA PREPROCESSING
#preprocessing the