我正在尝试重用前一层的权重矩阵。作为一个玩具示例,我想做这样的事情:
import numpy as np
from keras.layers import Dense, Input
from keras.layers import merge
from keras import backend as K
from keras.models import Model
inputs = Input(shape=(4,))
inputs2 = Input(shape=(4,))
dense_layer = Dense(10, input_shape=(4,))
dense1 = dense_la
我刚刚开始使用tensorflow进行深度学习。我偶然发现了ann_visualizer,想试一试。我按照指南安装和使用它。我还安装了graphviz包,它位于我的源文件夹中。 import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
import keras as keras
data = pd.read_csv('DataSets/Churn_Modelling.csv')
x = data.iloc[: , 3:-1].values
y = data.iloc[: , -1].values
from
我正在构建和测试一个简单的MLP模型,但我的结果在Keras重现性方面遇到了问题。我正在尝试设置我的神经网络,以便在运行网络时预测输出不会改变。 我已经在线关注了Keras指南以及这篇文章(Reproducible results using Keras with TensorFlow backend)。我在本地机器上使用Tensorflow后端和以下版本运行Keras: tensorflow 2.0.0-alpha0,keras 2.2.4-tf,numpy 1.16.0 import os
os.environ['PYTHONHASHSEED']=str(0)
im
根据Keras中的shared layers documentation,可以创建一个共享层,并使用不同的输入形状实例化它。它给出了一个Conv2D共享层的示例,如下所示: a = Input(shape=(32, 32, 3))
b = Input(shape=(64, 64, 3))
conv = Conv2D(16, (3, 3), padding='same')
conved_a = conv(a)
# Only one input so far, the following will work:
assert conv.input_shape == (None,
这是对我的项目的描述:
Dataset1:更大的数据集,包含图像的二进制类。
Dataset2:包含与Dataset1非常相似的2类。我想要建立一个模型,利用从Dataset1学习转移学习的方法,在Dataset2中应用学习率较低的权重。
因此,我希望在dataset1上对整个dataset1进行培训,然后使用传输学习来细化dataset2的最后几层。我不想使用预先训练过的imagenet数据库。这是我正在使用的代码,我已经从其中保存了这些代码:
from tensorflow.keras.layers import Input, Lambda, Dense, Flatten
from ten
我正在尝试为我用Keras编写的模型编写一个像素加权损失函数,但在TensorFlow 2.0中似乎不再可能了,即除了y_true和y_pred之外,不可能有其他输入的损失函数
我以前是这样写的:
from tensorflow.keras.layers import Input, Conv2D
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from tensorflow.keras import backend as K
def my_keras_model():
input = Input((256,256,1), name='in
我使用使用MobileNet 2的训练了一个SSD v2网络,然后将经过训练的模型转换为SavedModel。现在,我需要将SavedModel转换为FrozenGraph,以便使模型与外部库(如OpenCV )兼容。我使用进行转换,甚至无法加载Keras模型。
from keras.models import load_model
model = load_model("training/model/saved_model")
调用load_model()会产生一个异常:
Exception has occurred: TypeError
'module' o
我训练了一个数字图像并制作了一个模型文件。
相应的调味汁如下。
import os
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
实际上,有没有一种方法可以查看神经网络中的各个组件?假设tensorflow中的代码如下。如何查看每一层、神经元和权重的内容? # Create a `Sequential` model and add a Dense layer as the first layer.
model = tf.keras.models.Sequential()
model.add(tf.keras.Input(shape=(16,)))
model.add(tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu'))
# Now the model will ta
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="
我在带有tensorflow后端的keras中有一个有效的python代码。我正在利用从VGG16进行的转移学习。一切都很好。
我想使用mxnet后端,但有一些问题:
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras import applications
from helper import target_size, batch_size
from math import ceil
import numpy as np
datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255
假设我们有一个具有三层的神经网络:输入>隐藏>输出,并考虑隐藏层和输出层之间的权重为: W,b其中W是形状(N,M)的矩阵。默认情况下,w和b的所有组件在keras中都设置为可训练。我知道如何将整个W或b设置为不可训练,如下链接所示: How to set parameters in keras to be non-trainable? 我想要的是能够仅将W的特定组件(例如)设置为不可训练。例如,如果: W = [[W11, W12]
[W21, W22]] 它可以重写为: W = [W1, W2] with W1 = [W11, W12] and W2 = [W21,
在TensorFlow-Keras中训练CNN模型后,在使用以下函数打开模型文件时,我得到了标题中提到的这个错误: from tensorflow.keras import load_model
# I also tried:
# from tensorflow.compat.v1.keras.models import load_model
model = load_model('weights-improvement-70-0.57.hdf5', compile = False) weights-improvement-70-0.57.hdf5是我的模型文件。下面是我从
我尝试通过在tf.keras.layers中使用get_tensor_by_name来获取由tensorflow定义的层的权重。代码如下所示 # encoding: utf-8
import tensorflow as tf
x = tf.placeholder(tf.float32, (None,3))
h = tf.keras.layers.dense(3)(x)
y = tf.keras.layers.dense(1)(h)
for tn in tf.trainable_variables():
print(tn.name)
sess = tf.Session()
ses
我使用tf.keras.layers.Dense构建我的模型。在我的模型的第一层,我希望一些权重是常数零。在梯度计算中,这些权重应该是梯度=零(因为链规则中的最后一个项对应于权值,对于一个常数来说是0)。到目前为止,这是我的做法:
import tensorflow as tf
import tensorflow.contrib.eager as tfe
import numpy as np
tf.enable_eager_execution()
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(2, activation=
我希望梯度不会针对某些权重进行计算,也不会设置为零。因为我不想在培训期间更新它们。下面是一个代码示例:
import tensorflow as tf
import tensorflow.contrib.eager as tfe
import numpy as np
tf.enable_eager_execution()
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(2, activation=tf.sigmoid, input_shape=(2,)),
tf.keras.layers.Dense(2, ac
假设我已经在imagenet上预先训练过的VGG19中输入了一个图像,如下所示:
from tensorflow.keras.applications.vgg19 import VGG19
from tensorflow.keras.preprocessing import image
from tensorflow.keras.applications.vgg19 import preprocess_input
from tensorflow.keras.models import Model
import numpy as np
base_model = VGG19(weights=