当我尝试训练从json配置+权重文件加载的预训练模型时,我就遇到了问题。
我使用以下代码(简化):
from keras.utils.layer_utils import layer_from_config
with open("config.json", "rb") as f:
config = json.loads(f.read())
model = layer_from_config(config)
model.load_weights("weights.net")
history = model.fit(bat
全
我正在尝试使用PostgreSQL中的dblink在不同的数据库上运行查询。如果表"user“在公共模式下,则执行以下操作:
select * from dblink(
'hostaddr=1.2.3.4 port=5434 dbname=dbname user=username password=password',
'select id from user')
as t1(
id bigint
);
但是,我需要在其他一些已定义的模式上运行查询。有人知道如何在上面的查询中添加模式信息吗?我不能从PostgreSQL文档
我知道如何
savemodel = ModelCheckpoint(filepath='models/model_{epoch:02d}-{loss:.2f}.h5')
model.fit(X, Y, batch_size=4, epochs=32, verbose=1, callbacks=[savemodel])
如何使用自定义回调函数记录某些信息:
def write_metrics():
with open('log.txt', 'a') as f: # append to the log file
f.wri
我使用会话存储产品信息到购物车。但是,当我将它添加到会话中,然后重定向到cart视图时,新添加的产品id不会被保存。
class CartAddProduct(View):
def dispatch_request(self, product_id):
print("*** Product id to add: ", product_id)
if not 'cart' in session:
session['cart'] = []
pr
我试着训练,保存和装载一个tensorflow模型。我的代码概要如下:
devices = ["/device:GPU:{}".format(i) for i in range(num_gpus)]
strategy = tf.distribute.MirroredStrategy(devices)
with strategy.scope():
# Create model
model = my_model(some parameters)
model.build((parameters))
model.summary()
# Adam
当我运行下面的代码时,它会加载web,但是它会留下一条错误消息,这是因为在某些部分中没有数据,条件可以帮助吗?
我上传了代码,但不知道该在哪里操作,我是Dash的新手,我在javascript方面的知识是有限的。
我的主文件
import dash
from dash.dependencies import Output, Input
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
import plotly
import random
import plotly.graph_objs as
在我的神经网络中,我试图在预测阶段保持辍学率。我试图通过在tensorflow 2.0RC中使用tensorflow.keras.backend.set_learning_phase(1)来实现这一点。
当我调用model.compile时,问题就出现了,它似乎在预测阶段关闭了辍学。
下面的代码演示如何设置学习阶段。在模型编制之前,预测是半随机的,和预期的一样。模型编译后,预测不再是半随机的,尽管学习阶段仍然是1。
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import tensorflow.keras.backend as K
谁能告诉我,ImageDataGenerator是在训练时随机抽取一批原始数据,还是在每个时期按顺序抽取,就像第一次迭代中的前100个样本,第二次迭代中的第二个100个样本,等等?我需要理解这一点,因为我正在训练卷积自动编码器,并且输入也作为输出在model.fit()中传递。所以两者应该是正确对应的。 该数据集具有3200张大小为360x640的图像。到目前为止,我有这样的想法: gen = ImageDataGenerator()
train_im = ImageDataGenerator(
rescale=1./255,
sh
如果我要构造一个只将训练数据的子集传递给损失函数的模型,那么数据集的其他部分会影响拟合吗?
更具体而言,在第一个例子中:
model.fit(x_train_subset, y_train_subset, val=[x_val, y_val])
在这里,我传递模型,然后是损失函数,只有要训练的子集。
在另一个例子中:
model.compile(loss=CustomLoss) #this loss will be based on x_train_subset
model.fit(x_train, y_train, val=[x_val, y_val])
在这里,我已经通过了整个训练集的适合