我正在建立一个混合的CNN-RNN架构,以建立一个预测模型。我在TensorFlow中使用了Keras实现。但我总是犯这个错误-
File "try.py", line 56, in <module>
model.fit(data, labels, epochs=10, batch_size=32)
File "/share/apps/caffe_software/anaconda4.3.1/lib/python2.7/site-packages/keras/models.py", line 845, in fit
initial_epoch=ini
我有大量的nxmxm数组。我想训练一个keras模型,它学习一个单一的密集神经网络来应用于所有的nx1列向量。作为一个具体的例子,假设A是一个6x10x10张量;因此它有100个6x1列向量。 我有一个keras模型来训练密集的神经网络: import keras as K
import keras.layers as L
def column_nn():
layers=[12,36,12,1]
columns=L.Input(shape=(6,))
x=L.Dense(layers[0],activation='relu')(columns)
f
有一种预处理技术,我们可以使用以下方法对ImageNet数据集的图像进行预处理: from keras.applications import imagenet_utils
imagenet_utils.preprocess_input(image, mode='caffe') 你看,我选择了mode='caffe'。实际上,Keras.applications接口解释了三种模式: mode: One of "caffe", "tf" or "torch".
- caffe: will convert the
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
我训练了我的模型,并以.h5格式保存了模型。通过冻结移动集imagenet模型的最后一层进行培训。加载模型并尝试预测会导致错误,说明ValueError:您正在尝试将包含58个层的权重文件加载到具有55个层的模型中。
培训代码:
# coding: utf-8
# In[1]:
import pandas as pd
import numpy as np
import os
import keras
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.layers import Dense,GlobalAveragePooling2D
from kera
我想在keras上实现caffeNet,并在imagenet上进行预训练。所以我从caffe github那里获得了体重https://github.com/BVLC/caffe/tree/master/models/bvlc_reference_caffenet 我用caffe_weight_converter.Weight将它转换成weight.h5,我在层“conv2”上得到了形状(256,48,5,5),但我的实现模型需要(256,96,5,5)。 我从Got confused after I extracted weights from Trained caffenet中看到,因为
我正在使用一个数据生成器来为fit_generator提供数据。我的生成器输出的是元组(x_val, y_val, val_sample_weights),因此显示了样本权重。这就像:
import numpy as np
import keras
import librosa
from time import time
import random
from config import *
class DataGenerator(keras.utils.Sequence):
'Generates data for Keras'
def __init__(s
我正在尝试将保存在SavedModel格式(包含.pb文件、assets文件夹和variables文件夹的文件夹)中的Tensorflow对象检测模型转换为Keras.h5以进行更简单的推断。然而,尝试常见的StackOverflow回答这个问题(例如,)会导致ValueError: Unable to create a Keras model from this SavedModel. This SavedModel was created with tf.saved_model.save, and lacks the Keras metadata.Please save your Kera
我正在尝试用TensorRT C++ API (不是从其他框架,如caffe,tensorflow)原生编写的模型运行半精度推理;据我所知,没有这个问题的公共工作示例;我找到的最接近的是sampleMLP示例代码,与一起发布,但说不支持fp16;
我的玩具示例代码可以在中找到。它包含应用编程接口实现的体系结构和推理例程,以及我用来将经过训练的权重字典转换为wtd TensorRT格式的python脚本。
我的玩具架构只包含一个卷积;目标是在fp32和fp16之间获得类似的结果,除了一些合理的精度损失;代码似乎可以与fp32一起工作,而我在fp16推断的情况下获得的是完全不同数量级(~1e40)
我正在尝试使用Caffe导入我自己的经过预先培训的Googlenet模型,在使用模型部署文件进行培训之后,在那里运行Caffe测试,一切正常。但是,当向OpenCv网(加载后)提供图像blob时,我会得到一个异常。
OpenCv代码:
Net net = Dnn.readNetFromCaffe("deploy.prototxt","bvlc_googlenet.caffemodel");
Mat image = Imgcodecs.imread(input.getAbsolutePath(), Imgcodecs.IMREAD_COLOR);
Mat blob