from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator 使用图像数据生成器的flow_from_directory方法,我们也可以重塑图像。 例如,我们在10个文件夹中有10个类别的彩色图像,并且我们提供了该目录的路径,假设训练: gen = ImageDataGenerator(rescale=1./255, width_shift_range=0.05, height_shift_range=0.05)
train_imgs= gen .flow_from_directory(
'/
我已经创建了一个CNN模型,可以用来区分狗和猫。在训练过程中,我的模型在4/25纪元结束时显示出99%的训练精度和81%的测试精度。这是正常的吗?或者,在完成所有的时期后,是否会出现任何问题? 因此,我需要使用这个CNN模型来输入不属于我的测试集训练的新输入。如何使用我的模型来预测一些新照片? 我没有使用过classifier.save( ),所以在训练之后,我可以只使用该命令来保存模型吗?或者我必须在最后用clssifier.save()重新编译所有的东西? # Part 1 - Building the CNN
# Importing the Keras libraries and p
可以将Imagedatagenerator与具有多个输出的flow_from_directory一起使用吗? 我想要像下面的图片一样散开模型。我的问题是,左边的输出是class_mode=categorical,其他的是二进制的。我已经可以创建模型了,但是如果我想使用flow_from_directory,我不知道如何处理标签。有没有办法将flow_from_directory用于多个输出? model architecture
我试图从我以前训练过的模型中移除顶层。这是我使用的代码:
import os
import h5py
import numpy as np
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Convolution2D, MaxPooling2D, ZeroPadding2D
from keras.layers import Activation, Dropout, Flatten, Dense
# KERAS
我正在尝试在Keras中微调和保存模型并加载它,但我得到了这个错误:
Value Error: You are trying to load a weight file containing 16 layers into a model with 0 layers.
我尝试了另一个型号的数字,当我尝试采用vgg16时,它没有错误地保存和加载模式,它给出了那个错误
我想要加载模型,但无法加载,因为这个错误。有人能帮上忙吗?
import keras
from keras.models import Sequential,load_model,model_from_json
from kera
我正在实现一个具有数据增强功能的两类cnn,但是,除非输出层由单个神经元组成,否则网络总是会抛出一个‘预期形状误差’。这是我的代码。
from keras.models import Sequential
from keras.models import Model
from keras.layers import Dense, Activation
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.optimizers import Adam
from keras.layers import Dense,
我正在从事一个项目,其中我有3功能x1,x2,x3,它们是显示在文件夹中的图像,用于训练神经网络。我使用的是库ImageDataGenerator.flow_from_directory(),它提供了以下输出:
Found 78200 images belonging to 46 classes.
Found 78200 images belonging to 46 classes.
Found 78200 images belonging to 46 classes.
Found 13800 images belonging to 46 classes.
最后一个属于测试数据。例如,我的数
你好,我开始过度拟合resnet-50预训练权重。我正在尝试训练文件的RGB图像,我使用的数据集带有训练和验证集。我有26节课和大约14k张图片,9k训练和5k测试。
数据集的名称为
我的验证准确率非常低,我的训练准确率达到1.000。我的验证没有超过0.50-0.55,所以我认为似乎过拟合了。是每类样本这样的数据有问题,还是我的模型有问题?
我希望resnet在这一点上表现良好。
下面是我的代码:
import tensorflow as tf
import keras
from keras import backend as K
from keras.preprocessing.image
我正在尝试微调一个MobileNet,但是我收到了以下错误:
ValueError, Error when checking target: expected dense_1 to have 4 dimensions, but got array with shape (10, 14)
与我如何设置目录迭代器有任何冲突吗?
train_batches = ImageDataGenerator(preprocessing_function=keras.applications.mobilenet_v2.preprocess_input).flow_from_directory(
train_pa