我正在尝试运行下面的代码,但是我得到了一个错误。我在密码里漏掉了什么吗?
from keras.layers.core import Dense, Activation, Dropout
from keras.layers.recurrent import LSTM
from keras.models import Sequential
from keras.callbacks import ModelCheckpoint
from keras.models import load_model
from keras.optimizers import Adam
from keras.regul
我训练了一个定制的YOLOv4模型。然后,我使用以下方法将权重转换为.h5:
之后,我尝试将.h5转换为coreml:
# Custom activation function
from keras.layers import Activation
from keras import backend as K
from keras.utils.generic_utils import get_custom_objects
def mish(x):
return x * K.tanh(K.softplus(x))
get_custom_objects().update({'mi
环境是Python 3.7.6,下面是我的导入:
import os, sys
import tensorflow as tf # v2.2.0
tf.compat.v1.enable_eager_execution()
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sys import platform
import time
import random
import pickle
from tensorflow.keras.layers import ReLU
我试图克隆一个tf.keras.Model但没有成功,因为
我试图用keras和tensorflow实现一个二值化的神经网络。以下是我的当前代码:
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from keras import datasets
from keras.utils.vis_utils import plot_model
from keras.layers import Activation
from keras import backend as K
from keras.utils.generic_utils import get_custom_objects
def
你好,我一直在尝试创建两个tensorflow模型来尝试迁移学习。我已经训练了一个cnn模型的肺部X线图像为肺炎(2级)使用。
这是我的密码
import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow import keras
import os
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from tensorflow.keras.preprocessing import image
import matplotlib.pyplot
Keras (特别是我使用的tf.keras)允许您在创建新的类实例时使用某些字符串作为参数,这些字符串引用其他Keras类。例如,tf.keras.layers.Dense(10, activation='elu')中的'elu‘是tf.keras.activations.elu的快捷方式。 但是,在文档中,我似乎找不到每个参数的有效参数的任何类型的综合列表。有些将是显而易见的,但如果我有一个列表来工作,事情会容易得多。此外,像model.compile(..., metrics=['accuracy'])中的“准确性”这样的参数行为似乎太过模棱两可
我正在尝试在预先训练的TF模型EfficientNetB0中用relu激活来替换swish激活。EfficientNetB0在Conv2D和激活层中使用swish激活。这个和我要找的非常相似。我还发现了,它适用于没有跳过连接的型号。代码如下:
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import ReLU
def replace_swish_with_relu(model):
'''
Modify passed model by replacing
下面是我想要做的事情的代码,但是我的准确率总是在50%以下,所以我想知道我该如何解决这个问题?我想要做的是使用1885年的第一个日单位销售数据作为输入,其余的从1885年开始的日单位销售数据作为输出。在对这些数据进行训练之后,我需要用它来预测未来的日销售量将增加20个,我在这里使用的数据是在这个链接中提供的。
import pandas as pd
import numpy as np
import keras
import keras.backend as k
import tensorflow as tf
from keras.models import Sequential
from k
我正试图将一个经过训练的链子模型转换成一个经过训练的角模型,希望把它转换成核心模型。我这样做的尝试是通过使用与chainer模型相同的体系结构直接设置实例化keras模型的权重。通过调试,我注意到权矩阵的形状在Keras中设置时会被转换。问题是这两种模式的产量不同。在keras模型中,第一层得到了一些正确的输出,但大多数输出都以不可预测的方式被零化。对于我缺少的受过训练的角膜模型,还有其他参数吗?
import chainer
import cv2 as cv
import numpy as np
import argparse
import sys
import os
import ev
我正试着从一张照片中预测年龄。我在下面构建了模型,但问题是,在拟合模型时,我得到了非常大的loss值,而且accuracy值很低。
我认为问题是选择了错误的损失函数(这里是mean_squared_error)。这里有什么问题吗?
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
X = X.reshape(-1, image_size[0], image_size[1], 1)
model = keras.models.Sequential()
model.add(keras.layers.Conv2D(32, (5, 5), ac
我是TensorFlow和Keras的新手,我想在Keras中构建一个简单的神经网络,它可以在二进制数从0到7之间(即0-111)。该网络应包括:
1输入层3节点,1隐藏层8节点,1输出层3节点。
这听起来很简单,但我在建立模型方面有问题。我得到以下错误:
ValueError: Error when checking target: expected dense_2 to have shape (1,) but got array with shape (3,)
到目前为止我尝试过的代码:
import plaidml.keras
plaidml.keras.install_backend(
我想使用包含正负连续值的数据集,使用keras测试NN模型。keras模型如下:
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
import numpy
#fix random seed for reproducibility
numpy.random.seed(7)
#load and read dataset
dataset = numpy.loadtxt("Phenols-toxicity.csv", delimiter=";")
# split into input
在Tensorflow 2.0中,我试图构建一个模型,将我的对象分为两类:积极类和消极类。 我想使用tf.keras.metrics.FalsePositives和tf.keras.metrics.FalseNegatives指标来查看模型如何随着每个时代的发展而改进。这两个指标都有规定的断言:[predictions must be >= 0]和[predictions must be <= 1]。 问题是,未经训练的模型可以生成一个任意的数字作为预测。但是,即使是经过训练的模型有时也可以产生略高于1或略低于0的输出。 有什么方法可以禁用这些断言吗? 或者,是否有合适的激活函数
在Keras文档中的培训示例中,
使用binary_crossentropy,并在网络的最后一层中添加sigmoid激活,但是否有必要在最后一层中添加sigmoid?正如我在源代码中所发现的:
def binary_crossentropy(output, target, from_logits=False):
"""Binary crossentropy between an output tensor and a target tensor.
Arguments:
output: A tensor.
target: A tensor
首先,我对这个库很陌生。我的代码很简单,有输入x和y(x*2)。它应该学习简单的int*2,但它不能。我认为参数可能是错误的,但是我如何确定真正的参数呢?
from tensorflow import keras
import numpy as np
import tensorflow as tf
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Activation
import keras
from keras.layers import Input, Dense
import n