我试图了解Keras中的模型和层是如何工作的。我创建了非常简单的模型,它有--或者至少是我的意图--有一个输入、一个输出和它们之间的一个连接:
from keras import layers
from keras import models
model = models.Sequential()
model.add(layers.Dense(1, activation='linear', input_shape=(1,)))
我原以为它将有一个参数--一个输入乘以产生输出的数字--但是当我显示模型的摘要时,我看到它有两个参数:
model.summary()
Model:
我很难找到我需要的文件。为了总结这个问题,我训练了一个tf.keras模型,使用两类图像,标记为'0‘或'1’。现在我想用这个模型来预测新图像是'0‘还是'1’。我的问题如下:model.predict()返回一个介于1到0之间的数字,但我似乎找不到这到底是什么。正确的说法是,这是它的预测(即,接近1意味着图像可能是1,而接近0表示图像可能是0)吗?或者这里还发生了什么。我已经包括了下面的代码和一些输出。在这种情况下,pred是概率,图像是1,1 - pred是概率,图像是0吗?
谢谢你的帮助。
for img_path in test_filenames:
我正在尝试运行下面的玩具模型,以了解如何使用SparseCategoricalEntropy来解决分类问题。但是,我在说ValueError: Shapes (None, 2) and (None, 1) are incompatible时遇到了一个错误。
我的理解是,最后一层的输出是形状[batch_size,num_classes]的概率输出,其中每一行的总和为1,而为SparseCategoricalEntropy提供的真实预测是形状[batch_size]。
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensor
我们引入了一个ResNet50模型,该模型在ImageNet上进行了预训练,并希望在模型的顶部添加一些反卷积层,以实现语义分割。
我们使用的是google的冒牌货,以Keras和Tensorflow作为后端。
import keras
from keras.applications.resnet50 import ResNet50
from keras.layers import Dense, Activation, Conv2DTranspose, Reshape, UpSampling2D
from keras.regularizers import l2
from keras impor
下面是逻辑回归代码,我正在使用Keras在剂量值(形状672,1)和疾病结果(形状672,1;二元结果0,1)之间建立关联。我的目标是计算赔率比,我计算出的是exp(权重),并将其与我使用Fisher's test计算的赔率比进行比较。
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activation
from keras import layers
class logit:
def lg_keras(self,input_dim,output_dim,ep,X,y):
model
我正在尝试在Keras中获取自定义RNN模型的每一层的输出。该模型的代码如下所示。
from tensorflow.python import keras
from tensorflow.python.keras import backend as K
from tensorflow.python.keras.layers import RNN, Dense, Activation
from tensorflow.python.keras.models import Model
import numpy as np
class MinimalRNNCell(keras.layers.Lay
我用R实现了简单的神经网络,但这是我第一次用Keras实现,所以我希望能给出一些建议。
我在Keras中开发了一个神经网络函数来预测汽车销售(数据集是可用的)。CarSales是因变量。
据我所知,Keras用于开发用于分类目的的神经网络,而不是回归。在我到目前为止看到的所有例子中,输出在0到1之间是有界的。
下面是我开发的代码,您将看到输出使用'sigmoid‘函数:
from tensorflow.python.keras.models import Sequential
from tensorflow.python.keras.layers import Dense
from t
我在Keras中创建了一个深度学习多分类模型,我已经将输出标签训练集y_train从1到14之间的数值转换成类似于这个[0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0] => representing the number 2的输出向量。这是我在python (Keras)中使用的代码:
from keras.utils import to_categorical
y_train = to_categorical(y_train)
但是,因为它将这些输出标签转换为长度为15的向量,而不是14,因为它也增加了零作为潜在的输出。我最初的numpy数组y_train如下所示:[1,
对于这个新手问题,我很抱歉,我试图用Keras来训练一个回归模型,但是我在model.fit()中遇到了一个错误。
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
import numpy as np
inputs = keras.Input(shape=(6,5), name="digits")
x = layers.Dense(64, activation="relu", name="dense_1")(inpu
当Keras模型接受多个输入时,其层的行为就好像只有一个输入一样。可能是个窃听器。
model = vgg19.VGG19(weights='imagenet', include_top=False, pooling='avg')
model(image1)
model(image2)
model.get_output_at(0)
model.get_output_at(1)
#no error here
outputs_0 = [layer.get_output_at(0) for layer in model.layers]
#no error here
我不明白这段代码是怎么回事:
def construct_model(use_imagenet=True):
# line 1: how do we keep all layers of this model ?
model = keras.applications.InceptionV3(include_top=False, input_shape=(IMG_SIZE, IMG_SIZE, 3),
weights='imagenet' if use_imagenet else