我正在尝试使用"layer_from_config“Keras实用程序从以前保存的配置中加载图层,如:中所述
首先,我尝试在基本模型上使用它
import keras
keras.backend.set_image_dim_ordering("th")
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Convolution2D, MaxPooling2D
from keras.lay
我正试图将一个经过训练的链子模型转换成一个经过训练的角模型,希望把它转换成核心模型。我这样做的尝试是通过使用与chainer模型相同的体系结构直接设置实例化keras模型的权重。通过调试,我注意到权矩阵的形状在Keras中设置时会被转换。问题是这两种模式的产量不同。在keras模型中,第一层得到了一些正确的输出,但大多数输出都以不可预测的方式被零化。对于我缺少的受过训练的角膜模型,还有其他参数吗?
import chainer
import cv2 as cv
import numpy as np
import argparse
import sys
import os
import ev
我正在尝试使用一个预先训练的模型,添加一些新的层和操作,并在tensorflow中执行一个培训课程。因此,我偶然发现了tf.keras.applications.*命名空间,并开始使用那里实现的一些模型。
加载基本模型后,我将添加如下新层:
x = base_model.output
# this line seems to cause my error
x = tf.reshape(x, [-1, 1])
# using this line solves the issue
# tf.keras.layers.Flatten()(x) #
x = tf.keras.layers.Dense
我正在使用预先训练好的模型对图像进行分类。我的问题是,在我的模型中使用预训练的模型结构后,我必须添加什么样的层。为什么这两个实现是不同的。具体地说: 考虑两个示例,一个使用猫和狗数据集: 可以在here中找到一个实现。关键的一点是基础模型: # Create the base model from the pre-trained model MobileNet V2
base_model = tf.keras.applications.MobileNetV2(input_shape=IMG_SHAPE,
我正在使用ubuntu和python3和keras,而不是tensorflow,我试图使用迁移学习从预先训练好的keras模型中创建一个模型,如所解释的那样:
我正在使用下面的代码
import numpy as np
from keras.applications import vgg16, inception_v3, resnet50, mobilenet
from keras import Model
a = np.random.rand(1, 224, 224, 3) + 0.001
a = mobilenet.preprocess_input(a)
mobilenet_model
我使用的是一个预先训练好的(用Python语言编写的) Keras模型,方法是使用tensorflow.js将其加载到JavaScript中,并使用tensorflow.js库。该模型有一个GaussianNoise输入层和一个GaussianDropout层,分别具有stddev和rate属性。
加载模型后,请执行以下操作:
let model;
(async function () {
model = await tf.loadLayersModel("TensorFlowModels/dnn_fscav.json");
})();
在同一路径中,我将权重保存在一个
我有一个Keras模型,为了便于移植,我希望将规范化值保存在model对象本身中。
我使用sklearn的StandardScaler()来规范我的数据,所以我只想将mean_和var_属性从scaler保存到model,保存模型,并且当我重新加载模型时可以访问这些属性。
目前,当我重新加载模型时,我添加的属性并不存在。正确的做法是什么?
代码:
# Normalize data
scaler = StandardScaler()
scaler.fit(X_train)
...
# Create model
model = Sequential(...)
# Compile and tra
假设我通过“盗梦空间”转移学习。我增加了几层,并训练了一段时间。
下面是我的模型拓扑结构:
base_model = InceptionV3(weights='imagenet', include_top=False)
x = base_model.output
x = GlobalAveragePooling2D()(x)
x = Dense(1024, activation='relu', name = 'Dense_1')(x)
predictions = Dense(12, activation='softmax', na
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