我正在构建和测试一个简单的MLP模型,但我的结果在Keras重现性方面遇到了问题。我正在尝试设置我的神经网络,以便在运行网络时预测输出不会改变。 我已经在线关注了Keras指南以及这篇文章(Reproducible results using Keras with TensorFlow backend)。我在本地机器上使用Tensorflow后端和以下版本运行Keras: tensorflow 2.0.0-alpha0,keras 2.2.4-tf,numpy 1.16.0 import os
os.environ['PYTHONHASHSEED']=str(0)
im
我按如下方式阅读了这篇文章。https://www.pyimagesearch.com/2016/11/14/installing-keras-with-tensorflow-backend/ 它似乎在Keras之前安装了TensorFlow。据我所知,这是因为我们可以指定CPU或GPU参数进行安装。 在你看来,是否总是需要在Keras之前安装TensorFlow?为什么? 此时,我直接安装了Keras,如下图所示。我得到了TensorFlow版本1.14。 my keras & tensorflow installation 在https://www.tensorflow.org/
我正在开发一个基于旧版本Keras的模型,当我想使用多gpu时,他们会按如下方式导入:
from keras.utils import multi_gpu_model
multi_model = multi_gpu_model(myModel, gpus=args.gpus)
我已将导入更改为:
from tensorflow.keras import utils as multi_gpu_model
这会给我带来一个错误:
multi_model: TypeError: 'module' object is not callable
我已经更新了keras cifar10_resnet中的示例程序,以便在CIFAR100而不是CIFAR10数据集上工作。我只能在第一个时期运行代码。当我尝试保存模型时,程序中断并显示以下错误-
'KeyError: 'Cannot set attribute. Group with name "keras_version" exists.'
我的笔记本电脑上有python 3.5.2,tensorflow gpu版本1.10.1。
考虑以下代码:
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
def build_model():
model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, kernel_initializer='uniform', activation='
我在Linux中拥有TensorFlow,NVIDIA (CUDA)/CPU,Keras &Python3.7。根据本教程,我遵循了所有步骤:
在运行以下代码时:
# What version of Python do you have?
import sys
import tensorflow.keras
import pandas as pd
import sklearn as sk
import tensorflow as tf
print(f"Tensor Flow Version: {tf.__version__}")
print(f"Keras
我试图使用keras-js在浏览器中加载一个用keras创建的简单示例网络。将模型保存为.h5文件并将其转换为.bin文件后,加载时会出现以下错误:
*Error: [Model] Model configuration does not contain any layers.*
该模型只是通过以下方式创建的:
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activation
model= Sequential()
model.add(Dense(10,input_shape=(1,)))
mod
我使用的是tensorflow-gpu 1.10.0和Keras-GPU2.2.4与Nvidia gtx765M(2GB) GPU,操作系统是Win8.1-64位-16 2GB内存。
我可以使用560x560 pix映像和批处理大小=1来训练网络,但是在训练结束后,当我尝试测试/预测时,我会得到以下错误:
ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape[20,16,560,560] and type float on /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 by all