我想使用keras框架构建和训练一个神经网络。我将keras配置为使用Tensorflow作为后端。在我使用keras训练了模型之后,我尝试只使用Tensorflow。我可以访问会话并获取tensorflow图。例如,我不知道如何使用tensorflow图来进行预测。
我使用以下教程构建了一个网络
在train()方法中,我只使用keras构建和训练模型,并保存keras和tensorflow模型
在eval()方法中
以下是我的代码:
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.m
我正在尝试在Google Colab上训练EfficientNetB1,并且不断地遇到来自Keras或Tensorflow.Keras的正确导入语句的不同问题,目前我的导入是这样的 import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import backend as K
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from tensorflow.python.keras.layers.pooling import AveragePooling2D
from
在训练模型之后,我正在尝试从模型中提取权重。这是一个代码。1-如何将模型保存在先前上传的目录路径中? 2.如何获取权重? 3.我有一些csv文件,与用于建模的相同,但没有类。如何使用此模型估计类?
# Preprocess
import pandas as pd
import keras
from sklearn.model_selection import train_test_split
# Prepare data
churn = pd.read_csv('Churn_Modelling3.csv')
# split data into train and test se
我试图建立一个深入的学习模型,但我得到一个错误使用tensorflow,我没有解决这个问题。
我正在尝试构建一个深入学习模型,但是在定义模型时,我得到了这个错误。
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from tensorflow.keras.models import Sequential, load_model, Model
from tensorflow.keras.utils
当我从tensorflow导入包、类或方法时,会显示以下错误: Cannot find reference 'keras' in '__init__.py' less... (Ctrl+F1)
Inspection info: This inspection detects names that should resolve but don't. Due to dynamic dispatch and duck typing, this is possible in a limited but useful number of cases. Top-
我用python保存了一个tensorflow.keras模型,需要在C# / Tensorflow.NET 0.15中使用 var net = tf.keras.models.load_model(net_name)似乎没有实现 var session = tf.Session.LoadFromSavedModel(net_name);
var graph = sess.graph; 似乎可以工作,但我有一个会话/图,而不是keras模型 理想情况下,我想调用像net.predict(x)这样的东西,怎样才能从图形/会话中到达那里?
我很难将我的Keras模型转换成一个TensorFlow估计器。我得到了以下错误:
AttributeError:输入对象‘稠密’没有属性'from_config‘
这是我的密码:
from tensorflow import keras
import tensorflow as tf
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
classifier = keras.models.Sequential()
classifier.add(tf.layers.Dense(units = 6,
当我试图运行Parking_Slot_mask_rcnn.py文件时,我在mrcnn/model.py文件中得到了如下错误,如何解决
**> 2021-06-17 08:25:18.585897: W
tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64]无法加载动态库‘cudart 64_110.dll’;dlerror: cudart64_110.dll not 2021-06-1708:25:18.586852:如果计算机上没有设置GPU,则tensorflow/stream_executor/cuda/cudar
我已经在Python中构建了一个tensorflow模型来进行图像识别,但我想更好地理解我的模型是如何工作的。我想在我的模型的每一层之间打印值。 我使用的是TensorFlow 1.13.1和Python3.6.8。 # model with 2 hidden layers
print("Creating model and adding layers...")
model = tf.keras.models.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu'))
model.
我可以通过tensorflow1.x中的以下代码绘制keras模型的图形
from tensorflow.python.keras import backend as K
model = keras.Sequential([
keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
keras.layers.Dense(10)
])
...
graph=K.get_session().graph
graph_def=graph.as_
我正在尝试从另一个训练有素的keras模型中创建一个新的keras模型。
参考的模型训练样本代码
#TF version 2.2.0
from tensorflow.python.keras import models, layers
from tensorflow.python.keras.models import Sequential
from tensorflow.python import keras
import tensorflow as tf
from tensorflow.python.keras.layers import Dense
from tensorflow.
我正在使用现有的模型来训练一个基于Tensorflow和Keras的CRNN模型。我正在使用anaconda-navigator来训练模型。 在训练模型时,它似乎没有使用GPU,因为我的GPU使用率为5-6%。我附加了顶级-i命令Nvidia Xserver的图像,而且我的gpu没有被Tensorflow拾取,因为tf.test.gpu_device_name()只显示CPU,如下面的tf.test.gpu_device_name() Tensorflow and Keras Versions in anaconda top -i output屏幕截图所示。
我必须使用tensorflow和keras,通过jupyter笔记本,用python构建一个机器学习模型。我有一个包含1000张图片的数据集。其中800个我想用来训练模型,200个用来测试和验证。这是一个性别和年龄预测模型。现在,我如何导入我的数据集,或者我如何在upyter笔记本或google colab中写入路径来导入我的数据集。
我所做的是为我的项目导入包。
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
fro
我试图加载一个我使用Tensorflow & Keras训练并保存的模型,但它给了我一个错误。
Python版本: 3.6.6
Tensorflow版本: 1.11.0
输出:
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/packages/tensorflow/1.11.0/Python-3.6.6/tensorflow/python/keras/engine/saving.py", line 230, in l
我正在尝试使用python3加载facenet-keras模型,但我的代码使用tensorflow作为后端的keras加载facenet模型。我的代码如下:
from keras.models import load_model
print("Loading facenet model...")
model = load_model('models/facenet_keras_dup.h5') #code stucks at this line
print ("facenet model loaded")
我的python版本如下:
python
我在做什么
我正在训练和使用卷积神经元网络(CNN)进行图像分类,使用Tensorflow-gpu作为后端的Keras。
我正在使用的
PyCharm社区2018.1.2
Python2.7和3.5 (但不是一次都是)
Ubuntu 16.04
Keras 2.2.0
Tensorflow-GPU 1.8.0作为后端
我想知道的
在许多代码中,我看到人们使用
from keras import backend as K
# Do some code, e.g. train and save model
K.clear_session()
或在使用后删除模型:
我正在尝试训练深度学习模型,但在以下几行中出现了这些错误: from tensorflow.keras.layers.experimental.preprocessing import Rescaling
Exception has occurred: ImportError
cannot import name 'Rescaling' 我正在使用这些版本- python 3.6.10 on Miniconda3
tensorflow-gpu=2.1.0
keras-gpu=2.2.4
cuda 11
cuDNN=8.0.1 关于这个问题的帮助将不胜感激。