在构建我的模型时,我收到了警告--我不认为这是真的;也许事情已经改变了: 型号: # Initialise Sequential model
regressor = Sequential()
# units is the output dimensionality
# return sequences will return the sequence
# which will be required to the next LSTM
# as a great big rule-o-thumb, layers should be less than 10, and perhaps 1 p
我正在尝试使用cifar-100数据集在tensorflow中创建resnet-50模型。我使用内置的resnet_v1_50在tensorflow中创建模型,在它的head.But上有两个完全连接的层。我的验证精度接近37%.What是问题所在吗?我是不是配置错误定义和配置了resnet_v1_50?我的模型创建代码如下所示。 import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib.slim.python.slim.nets import resnet_v1
X = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[
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
所以我试着用CNN类型制作一个faceID和Tensorflow,我只给出了我的15张脸的图片(这是一个简单的项目),我想要它来预测它是我的脸还是不是我的脸,就像真假一样,问题是我不知道我的代码中的错误是什么。这是
ValueError: logits and labels must have the same shape ((None, 2) vs (None, 1))
这是我的密码
# Face ID project, using CNN tensorflow
from tensorflow.keras.preprocessing.image import img_to_array
fro
Keras二进制分类器教程示例只提供了50%的验证精度。对于二值分类,未经训练的分类器本身可以获得近50%的分类精度.
这个例子直接来自于
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow_core.python.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout
np.random.seed(10)
# Genera
我想在训练时从Sequential Keras模型中的dropout层提取并存储1/0的dropout掩码数组。我想知道在Keras中是否有一种直接的方法来做到这一点,或者我是否需要切换到tensorflow (How to get the dropout mask in Tensorflow)。 将非常感谢您的帮助!我对TensorFlow和Keras还很陌生。 dropout层有几个函数(dropout_layer.get_output_mask(),dropout_layer.get_input_mask()),我试着使用它,但在调用上一层之后得到了None。 model = tf.k
我正在使用Keras库来纠正我的神经网络错误。在使用Dropout时,我得到了以下3个警告 WARNING:tensorflow: colocate_with (from tensorflow.python.framework.ops) is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: Colocations handled automatically by placer.
WARNING:tensorflow: calling dropout (from tensorflow
我正在尝试添加dropout图层,但收到以下警告 WARNING:tensorflow:From /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/keras/backend/tensorflow_backend.py:3445: calling dropout (from tensorflow.python.ops.nn_ops) with keep_prob is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Please use `rate` in
我正在将代码从tensorflow 1.x迁移到tensorflow-2.0。我使用了tensorflow-2.0提供的转换脚本,它很好。但是,脚本不能转换tf.contrib模块的代码。我想使下面的代码tensorflow-2.0兼容。
def dropout(input_tensor, dropout_prob):
"""Perform dropout.
Args:
input_tensor: float Tensor.
dropout_prob: Python float. The probability of dropping out
我的项目是关于脑部mri扫描的分类。重要的是,我的模型更多的是假阳性,而不是假阴性,因为我正在处理医学数据。假性发现肿瘤比不发现更好。我的问题是如何提高F1的得分。
我尝试的是: 1)我低估了肿瘤类->,这使我的f1评分提高了1%。
数据集:
import os
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import classific
环境:
:2.3.0 (仅限CPU)Python: 3.8.5:0OS: Ubuntu20.04LTS
问题陈述:
我很抱歉问了另一个新手的问题,但是我尝试使用load_model()方法在Tensorflow (CPU专用版本)中加载模型。
I tensorflow/core/platform/profile_utils/cpu_utils.cc:104] CPU Frequency: 1996330000 Hz
I tensorflow/compiler/xla/service/service.cc:168] XLA service 0x7fc360269ab0 initialized
下面的代码给出了错误的ValueError: Shapes (None, 3, 2) and (None, 2) are incompatible。我想要做的是建立一个多任务网络。我该怎么解决呢?我正在使用Tensorflow 2.3.0。
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import GlobalAveragePooling2D, Dense, Dropout
from tensorflow.keras import Model
base_model = tf.keras.ap
for j in range(10):
for i in range(0, 20000, conf.batch_size):
x1 = Xtrain[0][i:i + conf.batch_size]
x2 = Xtrain[1][i:i + conf.batch_size]
y = ytrain[i:i + conf.batch_size]
_, summaries, accc, loss = sess.run([train_step, train_summary_op, acc, cost],
我有一个LSTM模型,我想训练多个gpus。我对代码进行了转换,在nvidia-smi中,我可以看到它正在使用所有gpu的所有内存,每个gpu都在使用大约40%的内存,但每批培训的估计时间几乎与1个gpu相同。
有人能引导我,告诉我如何在多个gpus上进行适当的训练吗?
我的代码:
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.layers import LSTM
fro
为什么我不能导入以下模块--
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
from tensorflow.keras.layers import Conv2D
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from tensorflow.keras.layers import MaxPooling2D
from tensorflow.keras.preprocessing.image
我已经完成了一个简单的多对一的LSTM模式如下。
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.layers import LSTM
from tensorflow.keras.layers import Dropout
model=Sequential()
model.add(LSTM(2**LSTM_units,input_length=data.shape[1],input_dim=data.shape[2],re