我遵循来细化Flowers数据集的初始模型。
花卉数据集具有flowers.py文件中指定的350个验证图像。
但是当我运行并修改它以打印TP、FP、TN、FN的数量时
结果:
I tensorflow/core/kernels/logging_ops.cc:79] eval/TrueNegatives[64]
I tensorflow/core/kernels/logging_ops.cc:79] eval/TruePositives[286]
I tensorflow/core/kernels/logging_ops.cc:79] eval/FalsePositives[2]
I tens
根据我下面的代码,尝试将图像(从url)传递到tf.fromPixels方法,但得到以下错误: Error: pixels passed to tf.browser.fromPixels() must be either an HTMLVideoElement, HTMLImageElement, HTMLCanvasElement, ImageData in browser, or OffscreenCanvas, ImageData in webworker or {data: Uint32 Array, width: number, height: number}, but was I
我正在尝试使用tensorflow服务来预测图像类别。我使用了一个码头容器,并在服务器中部署了模型。现在,docker容器正在运行,当尝试发送post请求来预测图像的类时,我会得到以下错误
"Tensorflow服务错误"{“错误”:“格式错误请求: POST /v1/模型/衣服:预测”
为了得到正确的np数组输出,我应该如何发送正确的post请求到我的模型?
from tensorflow.keras.models import load_model
from tensorflow.keras.preprocessing import image
import numpy
我正在尝试从tensorflow集线器加载预训练的模型(链接在这里:https://tfhub.dev/google/on)。当我在单个图像上运行推断时,我得到了长度为99424的输出,但相应的labelmap的长度为99676。这对我来说没有任何意义,因为两者的长度应该是相同的长度。由于这个错误,模型无论如何都不能准确地分类。有没有其他人也有同样的错误。如果没有,任何指导都将不胜感激。 import tensorflow.compat.v2 as tf
import tensorflow_hub as hub
model = hub.KerasLayer(model_url, outpu
我刚刚在我的自定义数据集(1675个训练图像,400个验证图像,2个类)上从头开始训练inceptionv3:
我不知道如何使用我的新训练的模型对我的测试图像进行预测。(在哪里可以将label_image.py指向模型)
我新训练的模特是从哪里得救的?
下面是关于我的设置/运行的一些元数据:
我在train_dir中生成了以下文件:
- events.out.tfevents.1481980070.airig-Inspiron-7559(4.9GB)
- graph.pbtxt(18.5MB)
- and a bunch of **model.ckpt-**_**.meta
我试着开始使用Tensorflow-Hub从图像中提取特征向量。但是,我不确定如何将Tensorflow-Hub输出(张量)转换为numpy向量。下面是一个简单的例子:
from keras.preprocessing.image import load_img
import tensorflow_hub as hub
import tensorflow as tf
import numpy as np
im = load_img('sample.png')
im = np.expand_dims(im.resize((299,299)), 0)
module = hub.
我想做以下工作:使用tensorflow的JPEG格式对图像进行编码,将其放入protobuff中的BytesList功能中,序列化它,保存它,然后再读取它。阅读后,我必须使用feature_description解析图像,然后从JPEG格式解码图像。这就是我试过的:
from sklearn.datasets import load_sample_images
from tensorflow.train import BytesList, FloatList, Int64List
from tensorflow.train import Feature, Features, Example