我在训练像甘人一样的模特,但不是完全一样。我将Keras与TensorFlow后端结合使用。
我有两个Keras模型G和D。我希望在中输出G中目标层的G权值参数,作为D模型的输入,并将D.predict(G.weights)的结果作为G损失函数的一部分,即D不可训练,但参数G.weights是可训练的。以这种方式想要进一步训练G.weights。
我试着用
def custom_loss(ytrue, ypred):
### Something to do with ytrue and ypred
weight = self.G.get_layer('target
我使用MNIST数据集训练了一个模型来识别数字。该模型已经使用TensorFlow和Keras在Python语言中进行了训练,并将输出保存到我命名为"sample_mnist.h5“的HDF5文件中。
我想将训练好的模型从HDF5文件加载到Rust中进行预测。
在Python语言中,我可以从HDF5生成模型,并使用代码进行预测:
model = keras.models.load_model("./sample_mnist.h5")
model.precict(test_input) # assumes test_input is the correct input
我试图在google上训练一个复杂的神经网络来解决医学分类问题。数据集为89张256x256x256张图像用于训练,11张用于测试。当我试图使我的模型训练,它给我以下错误:
import keras
from keras import optimizers
import keras.models
from keras.models import Sequential
import keras.layers
from keras.layers.convolutional import Conv3D
from keras.layers.convolutional import MaxPooling
我的训练模型有10个类(即输出层有10个类)。我想在不重新训练整个模型的情况下再添加3个类。
我想使用旧的经过训练的模型并向其添加新的类。
这是我已经尝试过的代码,但它显示了一个错误。
from keras.models import load_model
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D
from keras.layers import MaxPooling2D
from keras.layers import Flatten
from keras.layers import Dense
我在Keras有一个预先训练好的模型。我想训练另一个模型,其中模型的输出是已训练模型的输入,并且已训练模型的输出用于未训练模型的损失函数。就像这样
in_a + mod_b(some kind of feedback from B here) --> Model A --> out_a --> Model B --> out_b
error = (in_a - out_b)**2
然后使用这个错误来训练模型A。在这个系统中,in_a可以被视为一个常量,也有一个反馈回路
在keras或tensorflow中如何做到这一点?
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
假设我用自己的损失函数定义了四个神经网络模型。下一个神经网络的输入依赖于前一个网络的输出。
Model1 -> Model2 -> Model3 -> Model4
为了简单起见,让四个神经网络显示如下:
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
import numpy as np
x = np.random.rand(300,10)
y = np.random.rand(300,1)
# Model 1
inputs1 = keras.Input(shape=(10))
x1 =
我在Keras中创建了一个深度学习多分类模型,我已经将输出标签训练集y_train从1到14之间的数值转换成类似于这个[0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0] => representing the number 2的输出向量。这是我在python (Keras)中使用的代码:
from keras.utils import to_categorical
y_train = to_categorical(y_train)
但是,因为它将这些输出标签转换为长度为15的向量,而不是14,因为它也增加了零作为潜在的输出。我最初的numpy数组y_train如下所示:[1,