用加权类评估Keras中的DenseNet模型
DenseNet是一种深度学习模型，它在Keras中实现了加权类评估。下面是对这个问题的完善且全面的答案：
DenseNet模型是一种深度神经网络模型，它在图像分类和目标检测等计算机视觉任务中表现出色。与传统的卷积神经网络不同，DenseNet通过密集连接（dense connection）的方式将每一层的输出与所有后续层的输入连接起来，从而使得信息在网络中更加充分地传递和共享。
DenseNet的主要优势包括：
- 参数效率：由于每一层都与所有后续层连接，DenseNet可以更有效地利用网络中的参数，减少参数的数量，提高模型的参数效率。
- 梯度流动：由于密集连接的存在，梯度可以更快地传播到网络的每一层，从而加速模型的训练过程。
- 特征重用：由于每一层都可以直接访问前面所有层的特征图，DenseNet可以更好地利用低级特征进行高级特征的学习，从而提高模型的表达能力。
DenseNet在图像分类、目标检测、语义分割等计算机视觉任务中都有广泛的应用。例如，在图像分类任务中，DenseNet可以通过学习图像的特征来将其正确分类。在目标检测任务中，DenseNet可以用于提取图像中的特征，并通过后续的检测算法来定位和识别目标物体。在语义分割任务中，DenseNet可以将每个像素点分类为不同的类别，从而实现对图像的像素级别的分割。
腾讯云提供了一系列与深度学习相关的产品和服务，可以帮助用户快速构建和部署DenseNet模型。其中，推荐的产品包括：
- 腾讯云AI智能图像（https://cloud.tencent.com/product/tii）：提供了丰富的图像处理和分析能力，包括图像分类、目标检测、人脸识别等功能，可以与DenseNet模型结合使用。
- 腾讯云GPU服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm/gpu）：提供了强大的GPU计算能力，可以加速DenseNet模型的训练和推理过程。
- 腾讯云容器服务（https://cloud.tencent.com/product/tke）：提供了高度可扩展的容器化部署环境，可以方便地部署和管理DenseNet模型。
总结：DenseNet是一种深度学习模型，通过密集连接的方式实现了信息的充分传递和共享。它在图像分类、目标检测、语义分割等计算机视觉任务中具有优秀的性能。腾讯云提供了一系列与深度学习相关的产品和服务，可以帮助用户快速构建和部署DenseNet模型。
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2回答
我试着评估一个有两个输入和一个输出的模型，每个输入进入独立的预训练模型，然后两个模型的输出得到平均。对于这两个输入，我都使用相同的数据。
test_dir = 'D:\Graduation_project\Damage type not collected'
test_datagen = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1./255,)
test_set = test_datagen.flow_from_directory(test_dir,
浏览 0提问于2021-05-20得票数 1
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1回答
我用我的数据集训练了我的预训练模型(densenet-121)用于二值图像分类。当我使用test_generator时，test_generator的结果看起来很好，但是当我运行我的代码进行预测时，我得到了[0. 1.]的输出，我如何解决这个问题？ from keras.preprocessing.image import load_img
from keras.preprocessing.image import img_to_array
from keras.models import load_model
img =
load_image('C:/Users/yurtt/D
浏览 37提问于2021-09-15得票数 0
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我正在尝试将Keras chexNet权重文件加载到Densenet121，https://www.kaggle.com/theewok/chexnet-keras-weights 我正在获取ValueError:您正在尝试将包含242层的权重文件加载到具有241层的模型中。如果我调用densenet121 densenet = tf.keras.applications.DenseNet121(
include_top=False,
weights="CheXNet_Keras_0.3.0_weights.h5",
input_shape=(224,224,3)
) 如果我
浏览 81提问于2020-10-16得票数 0
在Tensorflow V2中，当我在字典中调用tf模型时，它会产生一个警告。这是模型字典：
import tensorflow as tf
import numpy as np
width = 128
height = 128
nchannels = 10
nclasses = 5
models = {
'MobileNetV2': tf.keras.applications.MobileNetV2,
'DenseNet121
浏览 2提问于2020-07-23得票数 1
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我试图使用以下深度学习CNN架构: DenseNet169 & EfficientNet与传输学习。我通过PyCharm安装了以下库，并调用了以下导入库：
from keras.models import Model
from keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.optimizers import SGD, RMSprop
from keras.callbacks import Model
浏览 1提问于2020-01-17得票数 1
1回答
我正在使用DenseNet在Keras中进行二进制分类。 创建的加权类： # Assign weights
weight_for_0 = num_normal/(num_normal + num_covid)
weight_for_1 = num_covid/(num_normal + num_covid)
class_weight = {0: weight_for_0, 1: weight_for_1}
# Print
print(f"Weight for class 0: {weight_for_0:.2f}")
print(f"Weight for class
浏览 14提问于2021-06-14得票数 0
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我试着用ImageAI的模型训练来训练一个AI模型。
这是代码：
from imageai.Prediction.Custom import ModelTraining
model_trainer = ModelTraining()
model_trainer.setModelTypeAsResNet()
model_trainer.setDataDirectory("idenprof")
model_trainer.trainModel(num_objects=2, num_experiments=3, enhance_data=True,
batch_size
浏览 4提问于2020-02-14得票数 3
我一直在使用tensorflow 1.12.0中的keras模块来训练和保存模型。我最近发现了一个看似有用的库，用于可视化权重/输出，但它们需要将模型加载为Keras模型。我在尝试使用keras加载我的tf.keras模型时遇到了一个错误，希望有人能提供一个解决方案。Python版本3.5.2，Keras版本2.2.4。 我为GlorotUniform定义了自定义对象，因为keras无法识别该初始值设定项。之后，当我尝试加载模型时，我得到了一个TypeError。 # This works
model = tf.keras.models.load_model('./densenet_
浏览 30提问于2019-05-01得票数 2
我已经通过了Keras ，但我仍然无法理解input_shape参数是如何工作的，以及为什么它在传递自定义输入形状时不更改我的DenseNet模型的参数数。举个例子：
import keras
from keras import applications
from keras.layers import Conv3D, MaxPool3D, Flatten, Dense
from keras.layers import Dropout, Input, BatchNormalization
from keras import Model
# define model 1
INPUT_SHAPE
浏览 0提问于2019-02-20得票数 0
背景
我正试图与denseNet一起进行转移学习。我导入了模型并添加了几个层，并对它们进行了培训(我没有再次训练整个模型)。
我使用来自Keras的ImageDataGenerator，并使用与它相关的预处理函数对图像进行预处理( keras.applications.densenet.preprocess_input )。
训练进行得很好！
我将模型转换为tflite，并使用tensorflow提供的示例代码在Android上使用该模型。
问题
我如何对从android设备上拍摄的图像进行同样的预处理。因为我试图把图像直接输入到模型中，但是性能很差，很明显是因为它们没有经过预处理。
关于如何
浏览 0提问于2021-05-19得票数 0
初学者问题：
我通过batch_size=32收集图像(128x128x3，tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory )，并尝试通过DenseNet121处理这些图像。
但最终却是：
在处理keras函数模型的输入张量时发现了意外的实例。期待KerasTensor，这是来自tf.keras.Input()或来自keras层调用()的输出。Got：<BatchDataset形状：(无，128,128，3)，(无，)，类型：(tf.float32，tf.int32)> )
如何构造与DenseNet兼容的数据集？
浏览 9提问于2022-02-02得票数 2
我有一个像VGG一样的网，性能很好，但训练( ~30h)超过600次需要很长时间。
为了提高性能和更快的训练时间，我试着改用keras.applications.densenet.Densenet121，但是即使是在密集的层次上，它也是非常适合的。
from keras.applications.densenet import DenseNet201, DenseNet121
input_image = Input(shape=input_shape)
x = BatchNormalization()(input_image)
base_model =
浏览 1提问于2018-02-02得票数 4
1回答
我正在将ML模型应用于实验装置，以优化驱动信号。驱动信号本身是被优化的东西，但它的质量是间接评估的(它被应用于实验装置以产生不同的信号)。
我可以通过python中的函数运行并收集实验数据。
我想建立一个带有自定义损失函数的ML模型，该模型用优化后的信号调用实验驱动器函数，以获得用于后支柱的误差。
我已经研究过使用keras，但是，必须独占使用keras后端函数的限制意味着我不能在函数中调用我的驱动程序函数。
我想知道如果我在没有keras前端的情况下使用tensor-flow，是否有一种方法可以做我想做的事情，以及不同的ML API是否允许这样做？
谢谢。
浏览 1提问于2019-06-25得票数 2
1回答
Convnet序回归损失函数
、、、、
目前，我正在尝试使用训练在Imagenet上的Densenet传输学习，以输出序数整数值{2 <3<4<5< 6}。我将目标变量编码成长度为4的二进制向量(例如，1,0,0,0,1,1,0,0，等等)使用。下面是我的模型的架构：
base_model = DenseNet121(include_top=False, weights="imagenet", classes=5, input_shape=(224,224,3))
base_model.trainable = False
x = base_model.output
x = GlobalAver
浏览 1提问于2020-02-09得票数 3
在几个Kaggle内核中，我看到人们经常将权重导入Keras的DenseNet中。在下面的例子中，我相信权重来自于这个github回购，并包含了ImageNet数据集上经过预先训练的权重。
densenet = DenseNet121(
weights='../input/densenet-keras/DenseNet-BC-121-32-no-top.h5',
include_top=False,
input_shape=(im_size,im_size,3)
)
当您可以通过以下方式指定ImageNet在Keras中使用weights='im
浏览 0提问于2019-07-21得票数 1
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如何在Keras中用denseNet实现cifar100体系结构？我看到Keras中的密集网络是用imageNet实现的！如何用cifar100实现
浏览 2提问于2020-05-06得票数 0
回答已采纳
我根据我的数据训练了一个基于DenseNet121的模型，并在训练中达到了预期的精度。但在用BATCH=1进行预测时，精度下降很大。我发现预测输出取决于批处理大小。如果我在训练期间保持相同的批次大小，我就得到了相同的精度，但是对于任何其他批次大小，精度都较低。批量越小，准确度越低。请帮助，因为我需要做预测单一图像在一次。以下为模型：
def make_model():
base_model = DenseNet121(include_top=False, weights="imagenet", input_shape=(128, 128, 3), pooling=
浏览 1提问于2022-04-08得票数 0
我通过TensorFlow 2中的Model子类构建了以下模型：
from tensorflow.keras import Model, Input
from tensorflow.keras.applications import DenseNet201
from tensorflow.keras.applications.densenet import preprocess_input
from tensorflow.keras.layers import Flatten, Dense
class Detector(Model):
def __init__(self,
浏览 2提问于2021-06-09得票数 1
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1回答
下面是Tensorflow 2.5中子类模型的实现：
from tensorflow.keras import Model, Input
from tensorflow.keras.applications import DenseNet201
from tensorflow.keras.applications.densenet import preprocess_input
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, Flatten, Dense
from tensorflow.random import uniform
from tensorf
浏览 3提问于2021-06-08得票数 1
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1回答
我正在创建一个由Vgg19、DenseNet和EfficientNetB1组成的组合。
守则如下：
IMAGE_SIZE = (224,224,3)
import tensorflow as tf
vgg19 = tf.keras.applications.vgg19.VGG19(
input_shape=IMAGE_SIZE, weights='imagenet', include_top=False)
for layer in vgg19.layers:
layer._name = layer._name + str('_19')
浏览 2提问于2021-08-18得票数 0
我正在尝试使用迁移学习来训练CIFAR10数据集，而一篇研究论文则使用了调整大小的技术，但是函数改变了名称。我得到了这个错误
inputs = keras.Input(shape=(32, 32, 3))
upscale = keras.layers.Lambda(lambda x: tf.image.resize(x, 160, 160, method= (tf.image.ResizeMethod.BILINEAR))(inputs))
densenet_model = tf.keras.applications.densenet.DenseNet121(include_top=False
浏览 12提问于2021-12-28得票数 0
我有两个使用Keras训练过的模型。这两个模型使用相同的体系结构(来自keras_applications.densenet包的keras_applications.densenet实现)，但是每个模型都有不同数量的目标类(一个是80个，另一个是200个)。
将这两种模型转换为.pb格式可以很好地工作(推理性能相同)。我使用在keras_to_tensorflow上找到的实用工具
使用TOCO将两个模型转换为.tflite格式工作得很好(同样，推理性能相同)。
在TOCO中使用量化将80级模型转换为.tflite，效果相当好(前3精度下降了1%)。
在TOCO中使用量化将200
浏览 2提问于2018-10-29得票数 3
我是原型深入学习分割模型，需要六个通道的输入(两个对齐448x448 RGB图像在不同的照明条件)。我想比较几个预先训练过的模型和我现在的模型的性能，我从零开始训练。我可以在tf.keras.applications中使用预先训练的模型来输入多于3个通道的图像吗？
我尝试先应用卷积将信道维降为3，然后将输出传递给tf.keras.applications.DenseNet121()，但收到以下错误：
import tensorflow as tf
dense_input = tf.keras.layers.Input(shape=(448, 448, 6))
dense_filter = tf
浏览 0提问于2019-05-02得票数 3
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Tensorflow量化感知训练
、、、、
我想量化一个DenseNet模型。我使用的是Tensorflow 2.4。 import tensorflow_model_optimization as tfmot
model = tf.keras.applications.DenseNet121(include_top=True,weights=None,input_tensor=None,input_shape=None,pooling=None,classes=1000)
quantize_model = tfmot.quantization.keras.quantize_model
model = quantize_model(
浏览 45提问于2021-01-08得票数 0
回答已采纳
我已经使用Keras在google colab中运行了几个深度学习模型。我的代码运行得很好，但是今天突然出现了很多错误，报告了导入的问题。在这里粘贴一个。
---------------------------------------------------------------------------
ImportError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-3-745bb0894037> in <module>()
19 from
浏览 70提问于2021-05-28得票数 1
1回答
我正在尝试使用，其中我们定义了一个基于DenseNet201的三头模型。基于AlexNet的方法工作正常，但是DenseNet201抛出了一个错误。我是一个Pytorch用户，还没有发现ValueError: Missing data for input "input_5". You passed a data dictionary with keys ['img_input']. Expected the following keys: ['input_5']的错误。我知道在下面的代码片段中，我应该有一个名为'img_input'
浏览 5提问于2022-11-22得票数 0
回答已采纳
1回答
我注意到densenet已经添加到keras中(我想将其应用到我的项目中，但当我尝试将其导入到jupyter anaconda中时，我收到一个错误消息：
模块“keras.applications”没有属性“densenet”
densenet似乎还没有被整合到当前版本的keras中。
你知道我怎么才能自己添加吗？
浏览 7提问于2018-03-02得票数 2
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1回答
我想要“损害”一个经过训练的keras网络的层，看看对这个单层的损害如何影响网络的性能。所以基本上我想：
1)负载训练网络
2)调用目标层并初始化其权重，将其放回网络中。
3)计算网络精度。
我在Google和DenseNet201后端的Keras中使用TensorFlow模型
import tensorflow as tf
import pandas as pd
import numpy as np
from keras.applications.densenet import DenseNet201
from keras.preprocessing import image
from ke
浏览 2提问于2019-01-14得票数 1
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2回答
下午好，我试图用resnet50创建一个图像重构工具。当我尝试下面的代码时，我得到了错误: AttributeError:模块'tensorflow.python.keras‘没有属性’应用程序‘
model = keras.applications.resnet50.ResNet50(weights="imagenet")
我目前拥有的进口产品如下：
import os
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import
浏览 4提问于2022-04-27得票数 0
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我试图在预先训练好的CNN (Densenet，VGG和Resnet)和CIFAR10数据的基础上，模仿gpflow文档中的ex2函数，用GP训练一个混合模型。但检验结果总是在0.1~0.2之间，这通常意味着随机猜测(Wilson+2016论文显示，CIFAR10数据的混合模型的精度应为0.7)。谁能给我一个提示，可能是哪里出了问题？ 我已经用更简单的cnn模型(2个卷积层或4个卷积层)尝试了相同的代码，都有合理的结果。我尝试过使用不同的Keras应用程序: Densenet121、VGG16、ResNet50，都不起作用。我已经尝试冻结预训练模型中的权重，但仍然不起作用。 def cnn_
浏览 39提问于2019-06-26得票数 0
我正在使用Densenet预训练网络进行皮肤损伤检测和识别。然而，我被困在这个问题上，它说权重不能被广播到值。 %tensorflow_version 1.x 将tensorflow作为tf导入 从tensorflow.keras.applications导入密集网 从tensorflow.keras导入图层 从tensorflow.keras.models导入顺序、模型、load_model 从tensorflow.keras.layers导入Convolution2D 从tensorflow.keras.layers导入MaxPooling2D 从tensorflow.keras.la
浏览 54提问于2020-04-24得票数 0
回答已采纳
在我的(最新的) Keras安装和TensorFlow 1.10KerasAPI安装中缺少了许多文档化的Keras。我按建议导入Keras的应用程序模块，并按以下方式使用它：
from keras import applications
resnet = applications.ResNeXt101(include_top=False, weights='imagenet', input_shape=(SCALED_HEIGHT, SCALED_WIDTH, 3), pooling=None)
我也试过
resnet = applications.resnext.ResNeX
浏览 3提问于2019-06-22得票数 4
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我正在建立一个时间序列分类模型。数据非常不平衡，所以我决定用一个加权交叉熵函数作为我的损失。
Tensorflow提供了，但我不知道如何在Tf2.0中使用它。由于我的模型是使用tf.keras API构建的，所以我考虑创建自定义丢失函数，如下所示：
pos_weight=10
def weighted_cross_entropy_with_logits(y_true,y_pred):
return tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits(y_true,y_pred,pos_weight)
# .....
model.compile(loss=we
浏览 0提问于2019-08-08得票数 4
回答已采纳
在中，它指出，如果我们想选择模型(顺序和功能)的中间层的输出，那么我们需要做的所有工作如下：
model = ... # create the original model
layer_name = 'my_layer'
intermediate_layer_model = keras.Model(inputs=model.input,
outputs=model.get_layer(layer_name).output)
intermediate_output = intermediate_la
浏览 2提问于2021-03-07得票数 2
回答已采纳
我正在使用keras.applications中的ResNet50和DenseNet121构建模型融合，但在保存模型时引发错误。如果我仅使用ResNet50和DenseNet121的一个网络，例如仅DenseNet，则没有问题 与ResNet50和DenseNet121融合： img_input = Input(shape=input_shape)
densenet = app.DenseNet121(
include_top=False,
input_tensor=img_input,
input_shape=input_shape,
weights=ba
浏览 118提问于2019-04-07得票数 5
1回答
假设我有一个模型
from tensorflow.keras.applications import DenseNet201
base_model = DenseNet201(input_tensor=Input(shape=basic_shape))
model = Sequential()
model.add(base_model)
model.add(Dense(400))
model.add(BatchNormalization())
model.add(ReLU())
model.add(Dense(50, activation='softmax'))
mo
浏览 0提问于2020-11-04得票数 1
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DenseNet预训练模型(VGG、ResNet、Keras等)在具有输入形状(224,224，3)的ImageNet上训练后建立权重。但是，Keras允许我们指定任何其他输入形状(宽度和高度不应小于32)。当输入形状不是(224,224，3)时，Keras如何确定第一个隐藏层的初始权重？
浏览 0提问于2021-10-22得票数 1
1回答
有火炬的多类分类
、、、
我是个新手，需要澄清一下多类分类。
我正在微调DenseNet神经网络，这样它就能识别出3个不同的类。
因为这是一个多类问题，所以我必须以这样的方式替换分类层：
kernelCount = self.densenet121.classifier.in_features
self.densenet121.classifier = nn.Sequential(nn.Linear(kernelCount, 3), nn.Softmax(dim=1))
并使用CrossEntropyLoss作为损失函数：
loss = torch.nn.CrossEntropyLoss(reduction='
浏览 1提问于2020-03-30得票数 1
回答已采纳
我目前正在使用Tensorboard，使用下面的回调，如下面所示的所概述的那样。
from keras.callbacks import ModelCheckpoint
CHECKPOINT_FILE_PATH = '/{}_checkpoint.h5'.format(MODEL_NAME)
checkpoint = ModelCheckpoint(CHECKPOINT_FILE_PATH, monitor='val_acc', verbose=1, save_best_only=True, mode='max', period=1)
在运行K
浏览 4提问于2019-07-20得票数 10
回答已采纳
Keras / TensorFlow在实例化时会自动下载模型的权重：
from tensorflow.keras import applications
model = applications.DenseNet121()
但出于生产目的，我需要避免这种行为。如何清楚地检查是否已经下载了该模型，这样我就可以引发异常，而不是让它自动下载它？当然，我可以手动检查是否存在~/.keras/models/{model_identifier}_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5文件。但我想避免那种肮脏的解决办法。
浏览 3提问于2022-01-04得票数 0
当我运行下面粘贴的代码时，模型只是训练“乘数”=1或=4。在google colab→中运行相同的代码只是训练multiplier=1
我在这里使用DenseNet的方式有什么错误吗？
提前感谢，感谢您的帮助！
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications.densenet import DenseNet201
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from tensorflow.keras.losses import BinaryC
浏览 14提问于2021-12-01得票数 0
我使用CIFAR10数据集学习如何使用Keras和PyTorch编写代码。
环境是Python3.6.7，Torch1.0.0，Keras2.2.4，Tensorflow 1.14.0。我使用的相同的批次大小，次数，学习率和优化器。我使用DenseNet121作为模型。
训练后，Keras的测试数据准确率达到69%。PyTorch仅获得54%的测试数据。
我知道结果是不同的，但是为什么在PyTorch中结果如此糟糕呢？
以下是Keras代码：
import os, keras
from keras.datasets import cifar10
from keras.applica
浏览 0提问于2019-07-17得票数 3
在keras的模型拟合函数中设置class_weights参数时，如下所示： model.fit(X_train, y_train, class_weight={0: 2.217857142857143, 1: 0.6455301455301455}) 我不确定用哪种方法将class_weight权重设置为正确的类： 是class_weight={0: 2.217857142857143, 1: 0.6455301455301455}还是class_weight={0: 0.6455301455301455, 1: 2.217857142857143 }？
浏览 328提问于2020-11-09得票数 1
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我注意到在执行以下工作流时：
使用ImageNetfine-train的权重从keras.applications加载一个经过预先训练的模型。该模型使用新的data，将经过精细调整的模型保存到一个带有model.save('file.h5')re-load的hdf5文件中，该模型在其他地方使用load_model('file.h5')保存。
当使用某些模型时，保存和加载步骤可能会花费很长时间。
当使用VGG16、VGG19或MobileNet时，保存和加载非常快(最多几秒钟)。
但是，当使用NasNet、InceptionV3或DenseNet121时，每个保存
浏览 4提问于2020-03-07得票数 0
我正在做一个肺炎检测的项目。我在同一本笔记本上查看过卡格尔的笔记本。有一个用户堆放了两个预先训练过的模型densenet169和mobilenet。我从用户那里复制了整个kaggle笔记本，他没有收到任何错误，但是当我在google中运行它时，我得到了这个部分中的错误：
错误的部分是：
from keras.layers.merge import concatenate
from keras.layers import Input
import tensorflow as tf
input_shape = (224,224,3)
input_layer
浏览 2提问于2021-06-07得票数 0
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我使用Tensorflow 2.7.0构建了一个非常基本的模型，包括以下几个层：
base_model = densenet.DenseNet121(weights='imagenet',
include_top=False,
input_shape=(224, 224, 3), pooling='avg')
predictions = tf.keras.layers.Dense(1,
浏览 3提问于2022-01-11得票数 3
我目前正在研究深度学习中的迁移学习。我的任务是找出每个模型在tf.keras.applications中的权重。(异常、VGG16、Vgg19、ResNet50等)
from tensorflow.keras.applications import *
model = Xception()
model.trainable = True
model.summary()
print(len(model.weights))
print(len(model.trainable_weights))
对于该任务，我更改了模型(例如VGG16、VGG19、ResNet50等)，并运行以查看结果。然后，
浏览 1提问于2021-03-02得票数 0
我在预测基于ImageNet数据库的新图像时遇到了问题，在这个数据库中，物体被放置在不同的背景上。预测类在各种模型(ResNets和VGG)上工作得很好，但是对于Densenet和Inception，它根本不起作用。我想这和标签有关，但我不知道到底出了什么问题。
标签的排序从0到999 (按地图划分)，顺序与原始数据集相同。
我已经更改为其他格式的标签(例如n02676566)。这对DenseNet不起作用(ResNets仍然很好)。
代码：
model = keras.applications.densenet.DenseNet201(weights='imagenet',
浏览 0提问于2019-09-10得票数 0
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1回答
访问最后一次卷积层转移学习
、、、、
我试图从一个计算机视觉模型中获取一些热图--它已经在对图像进行分类，但我发现了一些困难。以下是示范摘要：
model.summary()
Model: "model_4"
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
input_9 (InputLayer) [(None, 512, 512, 1)] 0
_______
浏览 1提问于2021-05-10得票数 2
回答已采纳
从keras导入backend时遇到ImportError from keras import backend 输出为 Using TensorFlow backend.
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/lib/python3.5/site-packages/keras/__init__.py", line 3
浏览 595提问于2019-02-07得票数 2
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