我想使用一个模型来对八类图像进行分类。我认为在递归层之前使用卷积层可以解决我的问题。但是,使用紧跟在卷积或密集层之后的递归层存在一个问题,导致tensorflow给出以下错误。 Input 0 is incompatible with layer simple_rnn_1: expected ndim=3, found ndim=2 我在Lambda层中使用Tensorflow expand_dims()函数来解决这个问题。它看起来工作正常,但是,我想确定我的模型工作正常。尽管看了相关文档,我还是不能理解expand_dims()是如何使模型工作的。 from keras.models im
我正在尝试用CamVid数据训练SegNet模型。我从https://github.com/ykamikawa/tf-keras-SegNet拿到了源代码。然而,我得到了以下错误: ValueError: Input 0 of layer conv2d_152 is incompatible with the layer: expected ndim=4, found ndim=3. Full shape received: [360, 480, 3] 训练数据形状为(233,360,480,3)。我读了一些解决方案,他们说我需要向模型提供(无,360,480,3)形状数据。如何将我的数据重
试图从张量流中引导数据是很困难的,我无法将数据分开。
从binary_alpha_digits加载dataset tensorflow_datasets。将数据集分为60%用于培训,40%用于测试。
我试过:
from matplotlib import pyplot as plt
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
port tensorflow_datasets as tfds
train_ds, test_ds = tfds.load('BinaryAlphaDigits', split
我正在尝试使用谷歌最新版本的TensorFlow中内置的Keras来创建一个示例。这个例子应该能够对一只大象的经典图像进行分类。代码如下所示:
# Import a few libraries for use later
from PIL import Image as IMG
from tensorflow.contrib.keras.python.keras.preprocessing import image
from tensorflow.contrib.keras.python.keras.applications.inception_v3 import InceptionV3
f
我使用Tensorflow 1.14.0和Keras 2.2.4。我正在使用以下代码,其中包含了自定义验证丢失:
seedn=40
import numpy as np
np.random.seed(seedn)
import random
random.seed(seedn)
import tensorflow as tf
tf.set_random_seed(seedn)
from tensorflow.keras import optimizers
from tensorflow.keras import backend as K
from tensorflow.keras.layer
使用Python3.6,TF 1.15,imblearn0.0 我有一个不平衡的数据集,3个类别,两个是偶数,一个是低。我正在尝试将SMOTE应用于数据集,然而,我正在使用目录中的流,我发现我应该可以使用next(train_generator)从数据生成器中获得X_train和y_train。 问题是我的生成器似乎只将一个类输出到y_train。如果我使用ravel,它会给我以下错误: Found 22089 images belonging to 3 classes.
Found 2136 images belonging to 3 classes.
Found 792 imag
我已经创建了一个模型,它利用深度学习来使用CNN对输入数据进行分类。但分类是多类的,实际上有5个类。在训练中,模型看起来很好,也就是说,它不会过拟合或欠拟合。然而,在保存和加载模型时,无论输入图像如何,我总是得到相同的输出。最终的预测数组包含所有类的输出为0。 因此,我不确定模型是否没有预测任何东西,或者它总是产生相同的结果。 我使用tensorboard找到最佳拟合模型后创建的模型如下所示。 import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers
我正在尝试为这个聊天机器人教程创建一个validation_set:
但是我对数据的形状有问题,这是我用来创建训练集和验证集的方法:
words = []
classes = []
documents = []
ignore_words = ['?']
# loop through each sentence in our intents patterns
for intent in intents['intents']:
for pattern in intent['patterns']:
# tokenize each
图像识别教程中的tensorflow练习建议使用c++示例运行--output_layer=pool_3。我尝试过运行这个程序,但是我得到了一个错误:
$ bazel-bin/tensorflow/examples/label_image/label_image --output_layer=pool_3
I tensorflow/core/common_runtime/local_device.cc:40] Local device intra op parallelism threads: 4
I tensorflow/core/common_runtime/direct_session