我目前正在尝试重新创建Unet。在“上卷积”部分,需要合并两层的输出,我得到了上述误差。(TypeError:init()获取参数‘axis’的多个值)
Keras版本: 2.0.6
Tensorflow-gpu: 1.2.1
代码片段:
import gzip
import os
from six.moves import urllib
import tensorflow as tf
import numpy as np
from keras.models import Sequential, Model
from keras.layers import Input, D
我的任务是实现一个卷积神经网络,该网络可以评估在中找到的手写数字,其网络结构如下所示:
我已经实现了一个与该架构相匹配的CNN,不幸的是它的准确率只有10%左右。我在网上查看过,并尝试了其他的例子CNN,以确保是否有任何其他原因造成这个问题,但它们似乎很好,并给我一个99%的准确性。我在代码中放置了两个CNN,并进行了一个布尔转换,以显示两者之间的区别:
import tensorflow
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.models import Sequential
from te
我对编程神经网络比较陌生,在决定尝试并学习使用我所学到的知识来编程神经网络之前,我已经遵循了一些关于它的教程。我一直在尝试编写一个基本的神经网络,这样我就可以了解它是如何工作的,但它总是给我一个错误。如果有人能帮上忙,我将不胜感激。 下面是我的代码: import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten
from tensorflow.keras.layers i
我正在训练一个模型来预测医学图像中的分割。在训练数据中,输入数据的类型为: numpy.float64,地面实况标签的类型为: numpy.uint8。问题是,由于某种原因,我的模型生成的输出类型为numpy.float32。
图片显示:
# Defining the model
segmenter = Model(input_img, segmenter(input_img))
# Training the model (type of train_ground is numpy.uint8)
segmenter_train = segmenter.fit(train_X, train_g
研究了迁移学习在深度强化学习中的应用。
我想使用预训练模型(h5f。文件)在我的项目中通过迁移学习。我有图像输入和标量输入。图像是卷积神经网络(CNN)的输入。
我还试图从预先训练的模型中加载权重,并试图确定哪些层是可训练的。
dqn.load_weights('checkpoint_reward_176.h5f')
for i in range(4):
model.layers[1].trainable = False
for i in range(4,8):
model.layers[i].trainable = True
总而言之,如何将层转移到未训练