我正在尝试建立一个程序,可以确定我的手伸展了多少个手指。我训练了一个单发探测器来在我的手上画一个包围框。盒子被裁剪出来,并被提供给convnet,它经过训练,可以确定我伸出了多少个手指。他们都是训练有素的,单独工作也很好。然而,将它们放在同一个脚本中,似乎什么都不起作用。我得到了这个错误: ValueError: Tensor Tensor("softmax_1/Softmax:0", shape=(?, 6), dtype=float32)
is not an element of this graph. 我相信这与我如何同时运行两个神经网络有关。 在编译了convnet
我正在实现一个从游戏的最小地图中预测轮胜的ConvNet。但是我在训练网络时遇到了一些问题。
当我运行以下代码时,我得到了错误:
ValueError: Input 0 is incompatible with layer model: expected shape=(None, 312, 312, 3), found shape=(312, 312, 3)
代码:
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.python.keras.backend import relu
import numpy
对于一所大学,我们应该使用TensorFlow和keras的python库来实现一个tensorflow项目。我可以使用pip3很好地安装它们,但是执行任何代码都会导致某种错误。
我决定测试非常复杂的代码:
import keras
使用python3.6和最新的tensorflow和keras (pip3 install tensorflow keras),我得到了错误ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.python'; 'tensorflow' is not a package。我进行了检查,im
当我运行我的代码时,我试图使用张量流作为后端,并执行以下操作:
import tensorflow
KERAS_BACKEND=tensorflow
import keras
from keras import backend as K
K.tensorflow_backend._get_available_gpus()
我得到以下错误:
K.tensorflow_backend._get_available_gpus()
AttributeError: module 'keras.backend' has no attribute 'tensorflow_backen
在Jupyter notebooks (Python)中运行时: import tensorflow as tf
from tensorflow import keras 我得到了这个错误: ImportError: cannot import name 'keras' 我尝试了其他命令来代替第二个命令,例如(但不限于) from tensorflow.keras import layers 但它总是返回一些错误。我使用的是Jupyter的在线版本,运行print(tf.VERSION)返回1.1.0。我不确定问题是我的版本错了,还是别的什么问题。我该如何解决这个问题?
我目前在装有Python 3.5的Ubuntu 16.04上使用Tensorflow 2.3.1。
我现在正在尝试第一次编写一个神经网络,但我遇到了一个问题。
这是我的代码rn:
import tensorflow as tf
import tensorflow.keras as keras
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
import numpy as np
class D3QN(tf.keras.model):
def __init__(self,n_actions, input_shape):
s
我正在使用Python3.6和Tensorflow 2.0,并有一些Keras代码:
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
model = Sequential()
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer='adam',loss='mean_squared_error',metrics=['accuracy'])
当我运行这段代码时,我得到了以下错误:
Keras需要Tens
我试图加载一个预先训练的BERT模型,使用变压器库在一个起重器培训工作中,我得到了“没有模块命名的keras错误”。您可以在下面找到相关的代码、导入和requirements.txt
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier
from tensorflow.keras import
我的模型只预测二进制类中的一个类。该模型使用Keras video Frame Generator进行视频输入,并为每个视频获取350帧。该模型必须采用350帧的输入序列,并使用BLSTM输出二进制类。输入形状为(350,112,75,3)。由于OOM错误,批处理大小为%2。我不知道是不是有问题,或者代码中有什么错误,但模型似乎什么都没学到。代码如下:
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, BatchNormalization, MaxPool2D,
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from tensorflow.keras import layers
model = Sequential([layers.Input((3, 1)),
layers.LSTM(64),
layers.Dense(32, activation='relu'),
layers.
在使用Tensorflow v.1.0.1和Keras 2.0并运行以下代码时:
from keras import backend as K
if K.image_data_format() == 'channels_first':
input_shape = (1, img_width, img_height)
我得到了以下错误:
AttributeError:模块“keras.backend”没有属性“image_data_format”
我怎么才能解决这个问题?
试着跑--
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.python.keras.models import Sequential
from tensorflow.python.keras.layers import Flatten, Dense
from tensorflow.python.keras.optimizers import SGD, Adam
import numpy as np
print(tf.__version__)
,我得到了这个错误--
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我已经安装了Tensorflow和Anaconda的Keras (在Windows 10上),我已经创建了一个使用Python 3.5.2的环境( Anaconda中的原始环境是Python 3.6)。当我尝试执行import keras as ks时,我得到了ModuleNotFoundError: No module named 'keras'。
我曾尝试通过sys.path.append(C:\\Users\\ ... \\Anaconda3\\python.exe)来解决这个问题
笔记本电脑和控制台,但我继续得到相同的错误。
我该如何解决这个问题呢?
我曾经在R3.4.0版本中工作。不过,这个版本不支持keras和tensorflow这样的包。
有人建议我把R版本升级到最新的版本。我从下载了最新的R版本4.0.2,然后运行以下代码:
install.packages("keras")
library(keras)
install_keras()
并得到以下错误:
Error in install_keras() :
You should call install_keras() only in a fresh R session that has not yet initialized Keras and TensorFlo
我用的是conda 4.4.9。我已经安装了TensorFlow,我也想安装Keras。
然后我尝试激活我的虚拟环境并安装Keras,如下所示:
activate tensorflow_env_001
pip install --ignore-installed --upgrade keras
然后,我得到以下错误消息:
tensorflow 1.9.0 has requirement setuptools<=39.1.0, but you'll have setuptools 39.2.0 which is incompatible
这意味着我的setuptools太新了。实际
我正在使用keras和tensorflow在GPU上运行示例深度网络脚本。在ubuntu上。从命令行可以很好地运行一切;例如,我可以将任何示例网络复制到python文件中并运行它,然后验证GPU是否正在使用。
问题:我已经启动了一台Jupyter笔记本来处理一些脚本,现在我收到了笔记本内核已死的通知,日志中显示了以下错误:
F tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:221] Check failed: s.ok() could not find cudnnCreate in cudnn DSO; dlerror: /usr/local/lib
我在TensorFlow和Pyinstaller上遇到了一些问题。我的应用程序在终端上运行得很好,但当我试图将它捆绑在一起时,它就会不断崩溃。接口加载,但是当我尝试用'tensorflow.python.keras.engine.base_layer_v1'.预测某些数据时,我得到了错误消息:ModuleNotFoundError: No模块,名为以前有人有这个问题吗?你们知道怎么解决吗?
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Lambda
from tensorflo
我正在尝试为我的keras自动编码器convnet模型计算PSNR度量。然而,我遇到了一个错误。请帮助检查并纠正此问题。谢谢
import math
from keras import backend as K
def PSNR(y_true, y_pred):
max_pixel = 1.0
return 10.0 * math.log10((max_pixel ** 2) / (K.mean(K.square(y_pred -
y_true))))
adam = optimizers.Adam(lr=0.0001)
autoencoder.compile(los