我有一个CNN模型,它是我用Keras做的,使用MXNet作为后端。我能够毫无障碍地创建、训练和导出模型。然而,当我试图将这个模型加载到DeepLens时,我得到了以下错误:
ValueError: [91mYou created Module with Module(..., data_names=['data']) but input with name 'data' is not found in symbol.list_arguments(). Did you mean one of:
/conv2d_1_input1
c
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
从导入keras时出错
>>> import keras
/Users/ray_zhang/anaconda3/envs/idp3/lib/python3.6/site-packages/daal/__init__.py:19: DeprecationWarning: the imp module is deprecated in favour of importlib; see the module's documentation for alternative uses
import imp
Traceback (most recent call last):
我正在尝试在亚马逊网络服务( Amazon Web Services )上使用Deep Learning AMI (Ubuntu)。当您登录时,您会收到如下消息(我在这里显示了其中的一部分):
Please use one of the following commands to start the required environment with the framework of your choice:
for MXNet(+Keras1) with Python3 (CUDA 9) _____________________ source activate mxnet_p36
for
我正在尝试创建一个具有多个输入的Keras模型。
input_img = Input(shape=(728,))
input_1 = Input(shape=(1,))
input_2 = Input(shape=(1,))
x = (Dense(48,kernel_initializer='normal',activation="relu"))(input_img)
x = (Dropout(0.2))(x)
x = (Dense(24,activation="tanh"))(x)
x = (Dropout(0.3))(x)
x = (Den
我已经训练了我的CNN模型,并获得了精度图,其中我使用pickle保存了训练时期。
当我对图形进行编码时,我得到了从0到1的y轴范围。如何使用已经保存的酸菜值获得从0到100的范围。
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D,Activation,MaxPooling2D,Dense,Flatten,Dropout
import numpy as np
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from IPython.displ
我尝试制作一个卷积神经网络,以便对狗和猫进行分类。我在标题中提到了错误。 根据我的搜索,一些人说这个错误属于tensorflow和keras库的不同版本,另一些人说这是一个语法错误。我会在这里留下我的代码,告诉我我在哪里犯了错误。 #IMPORTING LIBRARIES
import tensorflow as tf
import pandas as pd
import keras
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
#IMAGE DATA PREPROCESSING
#preprocessing the
我创建了一个tf.data数据集,然而,当我试图用它来拟合我的连续CNN模型时,我总是遇到这个错误。 ValueError: Input 0 of layer sequential is incompatible with the layer: : expected min_ndim=4, found ndim=3. Full shape received: [32, 28, 28] 目前,我的训练数据集的形式是( 'x_ train‘,'y_train' ),其中’x_train‘中的每个批次具有形状32,28,28,并且'y_train’中的每个批次具有
我一直在遵循Keras文档来构建CNN自动编码器。
from keras.layers import Input, Dense, Conv2D, MaxPooling2D, UpSampling2D
from keras.models import Model
from keras import backend as K
input_img = Input(shape=(28, 28, 1)) # adapt this if using `channels_first` image data format
x = Conv2D(16, (3, 3), activation='re
我正在尝试使用Keras在R中实现一个深度学习模型。假设我有一个人脸的数据集和一个CSV,里面有关于这个人的年龄、性别和种族的信息。我想训练这个模型从照片中预测一个人的年龄。
为此,我必须使用卷积神经网络。这是我的伪码:
library(keras)
model <- keras_model_sequential()
model %>% ## define CNN model’s architecture.
## I will figure this out later
# configure model
model %>% compile(
loss=
我使用以下代码:
from tensorflow.keras.regularizers import l2
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Add, Conv2D, MaxPooling2D, Dropout, Flatten, Dense, BatchNormalization, Activation
from tensorflow.keras import activations
CNN_model = Sequential()
# The First B