我正在使用Colab中的Keras Tensorflow。我拟合了一个模型并保存了它。然后我加载它并检查性能,当然它应该是相同的。然后我冻结它,然后重新拟合它。我希望之后的模型也能有同样的性能。当然,在“训练”期间,由于批量大小的差异,准确性可能会有所不同。但之后,当用model.evaluate检查它时,我预计没有区别,因为权重不能改变,因为模型是冻结的。然而,事实证明并非如此。 我的代码: import csv
import tensorflow as tf
import tensorflow_datasets as tfds
import numpy as np
from tensor
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
I正在训练古吉拉特语光学字符识别模型。输入图像是字符图像。我上了37门课。总训练图像为22200张(每班600张),测试图像为5920张(每班160张)。我的输入图像大小为32x32。。
下面是我的代码:
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D
from tensorflow.keras.layers import MaxPooling2D
from tensorflow.keras.layers import Flatten
from tensorflo
我正在尝试冻结Tensorflow工作流中的Keras层。这就是我如何定义图形的方法:
import tensorflow as tf
from keras.layers import Dropout, Dense, Embedding, Flatten
from keras import backend as K
from keras.objectives import binary_crossentropy
import tensorflow as tf
sess = tf.Session()
from keras import backend as K
K.set_session(
我正试着在Go中运行一个keras模型。首先,我用python来训练模型:
import keras as krs
from keras import backend as K
import tensorflow as tf
sess = tf.Session()
K.set_session(sess)
K._LEARNING_PHASE = tf.constant(0)
K.set_learning_phase(0)
m1 = krs.models.Sequential()
m1.Add(krs.layers.Dense(..., name="inputNode"))
.
如何了解此机型的VRAM使用率?(不是关于正在训练的数据,而是将模型及其权重加载到VRAM中 from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense,Dropout,LSTM,BatchNormalization
import tensorflow as tf
model = Sequential()
model.add(LSTM(700, input_shape=(10000,5000,20), return_sequences=True))
model.add(D
假设我用自己的损失函数定义了四个神经网络模型。下一个神经网络的输入依赖于前一个网络的输出。
Model1 -> Model2 -> Model3 -> Model4
为了简单起见,让四个神经网络显示如下:
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
import numpy as np
x = np.random.rand(300,10)
y = np.random.rand(300,1)
# Model 1
inputs1 = keras.Input(shape=(10))
x1 =
我需要用少量的节点创建一个简单的神经网络模型,对其进行训练,然后评估得到的已经训练好的网络中的某些参数。 我需要重复几次(>100)。因此,我只想重新初始化权重,而不是每次都创建一个新模型。 以下是我的代码中有问题的部分: import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from keras import backend as K
def reinitLayers(model):
session = K.get_session()
for layer in model.layers:
我有一个代码来训练MNIST数据集来处理街景门牌号项目,但是当我运行代码时,acc = 0,1
导入库和模块
import numpy as np
np.random.seed(123) # for reproducibility
from keras import backend as K
K.set_image_dim_ordering('th')
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Fl
我正在利用Keras中的传递学习实现一个卷积神经网络,使用来自InceptionV3的预先训练的keras.applications模型,如下所示
#Transfer learning with Inception V3
base_model = applications.InceptionV3(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(299, 299, 3))
## set model architechture
x = base_model.output
x = GlobalAveragePooling2D(
我使用的是tensorflow联合示例中的示例"stateful_clients“。我想使用预先训练好的模型权重来初始化模型。我使用函数model.load_weights(init_weight)。但它似乎不起作用。第一轮的验证准确率仍然很低。我该如何解决这个问题?
def tff_model_fn():
"""Constructs a fully initialized model for use in federated averaging."""
keras_model = get_five_layers_cnn(
我有一堆我用Tensorflow和Keras创建的模型的协议缓冲区文件,我想看看哪些是相同的。我的第一个想法是使用hashlib.md5,但是我发现运行相同的脚本来将图形冻结到.pb文件中会产生不同哈希的.pb文件。
下面是我如何创建.pb文件:
from keras import backend as K
import tensorflow as tf
from tensorflow.python.framework.graph_util import convert_variables_to_constants
K.set_learning_phase(0)
keras_session =
在keras中可以计算不可训练的重量数,如by
from tensorflow.keras import backend as K
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.layers import Input, Conv2D, Dense
#Dummy Keras model
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(3, input_dim=3072,activation="relu", name="
我需要同时训练多个Keras模型。我正在使用TensorFlow后端。问题是,当我试着同时训练两个模特时,我得到了Attempting to use uninitialized value。
这个错误并不是真正相关的,主要的问题似乎是Keras强迫在同一个会话中用相同的图创建两个模型,因此it冲突。
我是TensorFlow的新手,但我的直觉是,答案很简单:您必须为每个Keras模型创建一个不同的会话,并在他们自己的会话中对他们进行培训。有人能解释一下怎么做吗?
我真的希望能够在仍然使用Keras的同时解决这个问题,而不是用纯TensorFlow编写所有代码。任何解决办法也将不胜感激。