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
我想使用keras框架构建和训练一个神经网络。我将keras配置为使用Tensorflow作为后端。在我使用keras训练了模型之后,我尝试只使用Tensorflow。我可以访问会话并获取tensorflow图。例如,我不知道如何使用tensorflow图来进行预测。
我使用以下教程构建了一个网络
在train()方法中,我只使用keras构建和训练模型,并保存keras和tensorflow模型
在eval()方法中
以下是我的代码:
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.m
我有uint8格式的数据。试图对这个数据进行tf/keras模型的训练会给我带来以下错误:
Failed to convert a NumPy array to a Tensor (Unsupported object type int)
这里的其他问题建议将数字转换为浮点数;例如使用:
data.astype('float32')
然而,它显着地增加了内存使用量。有没有办法在不增加内存使用的情况下将uint8数据输入tf/keras模型进行训练?
我已经用CNN模型完成了一个20个时代的项目,模型训练代码如下,。
model = tf.keras.models.Sequential([tf.keras.layers.Conv2D(16,(3,3), activation='relu', input_shape=(200, 200, 3)),
tf.keras.layers.MaxPool2D(2,2),
t
我试图通过显式地应用梯度来限制我的模型的权重;而淋浴,这是不起作用的,我不知道为什么。
我用以下函数定义模型:
def init_model(num_hidden_layers=2, num_neurons_per_layer=64):
model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.Input(shape=(2,)) )
for _ in range(num_hidden_layers):
model.add(tf.keras.layers.Dense(num_neurons_per_layer,
我正试图建立一个深度学习模型来预测前五大可能的电影类型,使用电影的概要作为输入。我在数据中包含的电影类型是19种,但是不管测试输入,模型总是预测相同的5种电影类型。下面是我构建模型的代码。但拟合精度为90%。你能指出我做错了什么吗?
from keras.preprocessing.text import one_hot
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from keras.models import Sequential
from keras.layers.core import Activation, Dropo
我想加载一个预先训练的模型,并开始测试图像。
这是我认为能起作用的代码:
from keras.applications.inception_v3 import InceptionV3
from keras.preprocessing import image
from keras.models import Model
from keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D
from keras import backend as K
base_model = InceptionV3(weights='imagenet'