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沙龙
1
回答
如何
知道
model.predict
()
的
输出
对
应于
什么
?
keras
、
neural-network
、
conv-neural-network
我正在尝试制作一个
对
猫和狗进行分类
的
CNN,我正在使用flow_from_directory()为模型准备我
的
数据。testing_dataset), verbose=0)print('> %.3f' % (acc * 100.0)) 我想
知道
model.predict
()
的
输出
将
如何
与猫和狗
的
标签相对应,以及<
浏览 181
提问于2020-10-27
得票数 1
回答已采纳
2
回答
如何
在使用flow_from_directory()时
知道
标签
的
顺序?
python
、
tensorflow
我
的
最后
输出
给了我三个概率,每个概率对
应于
一个类,我
如何
知道
每个概率所指的是哪个类?我正在通过图像数据发生器训练我
的
模型。target_size=(640, 360), class_mode='categorical') 在同一个项目中,我通过test_datagen输入一些图像以进行预测,我
如何
知道
model.predict
()正在处理
的
是哪个图像
浏览 3
提问于2021-04-23
得票数 0
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1
回答
TensorFlow Keras在期待多个预测
的
同时返回多个预测
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
lstm
我正在学习TensorFlow和LSTM,当我训练它返回一个值时,我想
知道
为
什么
我
的
预测
输出
有多个值。我
的
目标是在使用数组进行情感分析训练之后,获得0到1之间
的
单个值。input_length, 64, mask_zero=True))model.add(Dense(1, activation=tf.nn.sigmoid)) 为
什么
预测似乎一次计算每个单独
的
值
model.predict
([1
浏览 1
提问于2018-12-30
得票数 0
回答已采纳
1
回答
试着理解角蛋白SimpleRNN
python
、
tensorflow
、
keras
、
recurrent-neural-network
首先,我使用了4000行样本,3个时间步骤(3列)
的
骨大小对
应于
3个不同月份测量
的
骨大小。testPredict =
model.predict
(testX)这里
的
是假
的
,那么我不应该只从RNN层得到最后
的
输出
。为
什么
输出
是来自RNN层<e
浏览 4
提问于2019-12-21
得票数 2
1
回答
MultiClass图像分割
deep-learning
、
computer-vision
、
image-segmentation
、
unity3d-unet
我已经训练了一个用于多类图像分割
的
Unet模型。=============Trainable params: 34,527,236我用我
的
图像和蒙版图像训练了模型我
的
问题是,当模型预测测试图像时,我
如何
识别类号。例如,模型预测了一个测试图像'imageabc1.png‘,我必须找到属于该图像
的
不同4类掩码。我该怎么做呢?
浏览 0
提问于2020-12-09
得票数 0
1
回答
如何
找出概率
输出
中
的
每个列对
应于
使用Keras进行多类分类
的
类?
tensorflow
、
neural-network
、
keras
、
image-recognition
我正在使用传输学习来建立一个图像识别模型,使用预先训练
的
VGG网络在Keras和排除最终完全连接层,以获得
输出
权重。然后,我使用这些
输出
权重来输入我
的
新模型,这个模型有几个层次,还有一个我自己正在训练
的
完全连接
的
新层。完全连接
的
层映射到我试图预测
的
输出
类
的
数量。 一切都很好。但是,当我运行results =
model.predict
(img_tensor)时,我会得到与每个类相对应
的<
浏览 2
提问于2018-03-02
得票数 0
1
回答
model.predict
()
输出
对
应于
3个类中
的
哪个?
python
、
tf.keras
当我加载一个经过训练
的
模型并向它提供要预测
的
新数据(
model.predict
(textstr))时,我得到:
对
该模型进行了数据挖掘Textstring2... 24 Textstring4... 0我
如何
知道
哪个类(发送,训练值)对
应于
我得到
的</em
浏览 0
提问于2020-03-07
得票数 2
回答已采纳
1
回答
将TensorFlow Python翻译为C# XOR示例将引发异常
python
、
c#
、
.net
、
tensorflow
、
keras
我正在尝试使用C#将工作
的
python示例转换为TensorFlow.NET绑定。adam', metrics=['binary_accuracy'])print(
model.predict
model.fit(trainingData, targetData, 4, 100, 2); // batch_size = 4, epochs = 100, verbose = 2 print(<
浏览 11
提问于2021-04-27
得票数 2
1
回答
朴素贝叶斯是
如何
工作
的
python
、
scikit-learn
、
statistics
、
naivebayes
我已经读到过朴素贝叶斯,它是一种分类技术算法,可以根据你给出
的
数据进行预测,但在这个例子中,我就是搞不懂
输出
3,4是怎么来
的
。GaussianNB() model.fit(x, y) predicted=
model.predict
([[1,2],[3,4]]) Output: ([3,4]) 有人能解释一下在这种情况下3,4是
如何
生成
的</
浏览 19
提问于2019-02-01
得票数 1
回答已采纳
1
回答
使用
model.predict
()
输出
创建手动混淆矩阵
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
predict
我有一个模型已经工作,并有一个循环它
的
训练。运行此代码块时: print(
model.predict
(x))[[-0.00407019]][[-0.00301645]][[-0.00481013]][[-0.00791026]]
如何
比较从
model.predict
()到0或1<
浏览 5
提问于2022-03-21
得票数 -1
回答已采纳
2
回答
Keras CNN模型中
的
零损失和验证损失
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
、
conv-neural-network
我使用作为参考,将图像数据加载到模型中;将图像作为压缩文件加载,提取图像,并根据它们所在
的
文件夹
对
它们进行分类。我
的
问题是,每当我试图训练模型时,我注意到损失和验证损失总是为0,这导致模型没有经过精确
的
训练,验证
的
准确性在整个过程中保持不变,如所示。我怎样才能让损失真正改变呢?在执行方面,我是否做错了
什么
?到目前为止,我尝试
的
是: 我试图添加第三个卷积层,但没有
什么
效果。我尝试使用较低
的
学习率(0.001?),但是模型最终返回0以
浏览 5
提问于2021-05-13
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何
将.predict(x)方法结果中
的
元素与另一个数组中
的
元素匹配并
输出
?
python
、
arrays
、
scikit-learn
countVec.transform(commentsInput) predictionsNew =
model.predict
(results) print(predictionsNew) print(predictionsNew)
的
输出
如下所示:[[1 0 1 0 1 0]] 当我执行type(predictionsNew)时,它将
输出
类型返回为numpy.ndarray 该数组中
的
每个值都对
应
浏览 18
提问于2020-01-24
得票数 1
回答已采纳
1
回答
基于Tensorflow和Keras
的
图像分类器
python
、
tensorflow
、
keras
、
image-recognition
我对此非常陌生,但我想应该有另一种方法来只测试图像而不经过训练,
对
吗? prediction = "cogwheel" prediction = "not a cogwheel"我试图区分代表齿轮
的
图像和不代表齿轮
的
图像,我
知道
如果概率> 0,5它就是齿轮,否则就不是齿轮。但是这里是
什么
意思呢? 非常感谢你
的
帮助!
浏览 0
提问于2019-05-02
得票数 0
1
回答
映射实体嵌入到原始分类值
python
、
machine-learning
、
keras
、
deep-learning
、
nlp
我使用Keras嵌入层来创建在Kaggle销售上流行
的
实体嵌入,但是,我不确定
如何
将嵌入映射回实际
的
分类值。让我们来看看一个非常基本
的
例子: verbose=1,我可以通过获取嵌入层
的
权重来获得实际
的
嵌入0.00713446 -0.01167112]
浏览 1
提问于2019-03-25
得票数 1
回答已采纳
1
回答
在Keras
对
同一批培训和评估
的
不同结果
python
、
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
如何
才能进入以下情况?)In[21]: model.train_on_batch(x, y)这两个
输出
值分别对
应于
二进制互熵和二进制精度也就是说,同一批模型
的
训练和测试结果是完全不同
的
。训练
的
结果大概是好
的
。(使用
model.predict
)
的
预测也不正确。 在Tensorflow 1.8.0下运行Keras 2
浏览 0
提问于2018-10-30
得票数 1
3
回答
Python,Keras -二进制文本分类器预测
的
结果是值数组而不是单一概率。
python
、
tensorflow
、
keras
、
nlp
、
tf-idf
我正在构建一个非常简单
的
DNN二进制模型,我将其定义为: model = Sequential() self._tokenizer.texts_to_matrix(pos
浏览 0
提问于2019-07-12
得票数 0
回答已采纳
1
回答
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError:收到
的
标签值为357436800,超出了[0,2]
的
有效范围。
python
、
python-3.x
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
keras.layers.normalization import BatchNormalization我要它
输出
一个输入
的
输出
器我想在训练后输入94个,希望它能
输出
接近95个
的
结果。我现在试着预测和测试94个
输出
是否95: x=scaled_test_samples, batch_size=10,下面
浏览 2
提问于2021-03-10
得票数 1
回答已采纳
2
回答
如何
找出概率
输出
中
的
每个列对
应于
使用Keras处理多类分类问题
的
类?
neural-network
、
keras
、
tensorflow
、
image-recognition
我正在使用传输学习来建立一个图像识别模型,使用预先训练
的
VGG网络在Keras和排除最终完全连接层,以获得
输出
权重。然后,我使用这些
输出
权重来输入我
的
新模型,这个模型有几个层次,还有一个我自己正在训练
的
完全连接
的
新层。完全连接
的
层映射到我试图预测
的
输出
类
的
数量。results =
model.predict
(img_tensor) 我得到与每个类相对应
的</
浏览 0
提问于2018-03-02
得票数 10
1
回答
Tensorflow / Keras预测函数
输出
长度与输入长度不匹配
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
我注意到tensorflow.keras.Sequential.predict函数给出
的
输出
数量与输入数量不同。此外,似乎在输入和
输出
之间没有关系。(m,steps=1) print(x[i],y[i],best)(输入,正确答案,预测答案)print("testing") m = tf.cast([], tf.flo
浏览 24
提问于2019-11-13
得票数 1
1
回答
如何
计算多类多标签分类
的
f1_score
deep-learning
、
scikit-learn
、
multiclass-classification
、
accuracy
、
f1score
我用了一个热编码器一千零零0 0 0 1作为我
的
functional classification model。测试数据yprob =
model.predict
(testX)
的
预测概率告诉我:
如何
应用它来预测多类多标签分类测试数据
的
概率?我
浏览 0
提问于2021-04-19
得票数 1
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