我试图从一个输入生成器函数创建一个批处理列表,但它没有生成我期望的列表。
def batch_generator(items, batch_size):
new = []
i = 0
for item in items:
new.append(item)
i += 1
print('new: ', new, i)
if i == batch_size:
print('i = batch')
i = 0
yield new
new = []
def _test_
我正在尝试使用Keras和Tensorflow后端来训练神经网络。我的X是我处理并转换成序列的文本描述。现在,我的y是一个稀疏矩阵,因为它是一个多标签分类,并且我有许多输出类。
>>> y
<30405x3387 sparse matrix of type '<type 'numpy.int64'>'
with 54971 stored elements in Compressed Sparse Row format>
为了训练模型,我尝试定义一个批处理生成器:
def batch_generator(x, y,
每当我试图将字符串列表转换为tf.Dataset对象时,它都会输出此错误。
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Length for attr 'output_shapes' of 0 must be at least minimum 1
; NodeDef: {{node ParallelMapDatasetV2}}; Op<name=ParallelMapDatasetV2; signature=input_dataset:variant, other_arguments:
我正在使用一个数据生成器来为fit_generator提供数据。我的生成器输出的是元组(x_val, y_val, val_sample_weights),因此显示了样本权重。这就像:
import numpy as np
import keras
import librosa
from time import time
import random
from config import *
class DataGenerator(keras.utils.Sequence):
'Generates data for Keras'
def __init__(s
ValueError: Error when checking model target: the list of Numpy arrays that you are passing to your model is not the size the model expected. Expected to see 4 array(s), but instead got the following list of 1 arrays: [array([[115., 23., 37., 27., 60., 35., 77., 50., 104., 134., 99.,
我有6类图像,并试图通过基于MobileNetv2的迁移学习来训练一个模型。
我首先创建一个ImageDataGenerator,然后使用“子集”特性将其拆分为单独的列车和测试流。
# Rescale all images by 1./255 and apply image augmentation
train_test_datagen = keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(
rescale=1./255,
validation_split=0.5)
# Flow training images in batches o
我使用Cat and Dog Dataset训练使用Tensorflow Keras的模型,并使用ImageDataGenerator.flow_from_directory读取文件。
训练和验证的准确性是不错的,但当尝试预测测试数据,模型是预测所有图像的相同类别。
培训守则如下:
import os, shutil
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dropout, Dense
from tensorflow.keras.models impor
我正在用keras训练一个神经网络,因为我的数据集非常大,所以我使用fit_generator将数据提供给网络。作为fit_generator的第一个参数,我必须提供一个生成器来为我的模型生成数据补丁。我使用tf.data.Dataset来创建数据集,并使用make_one_shot_iterator和调用get_next方法向网络提供数据。这是代码
def generator():
dataset_iterator = DatasetGenerator(...) # defined class to returns a tf iterator
with tf.Session
我在coursena中做了测试,发现了循环生成器与分批的问题: def batch_generator(items, batch_size):
for i in range(0, len(list(items)), batch_size):
yield list[i:i+batch_size]
# Test batch generator
def _test_items_generator():
for i in range(10):
yield i
print(i)
grader.set_answer("
我是一个真正的PyTorch和神经网络的新手。这周我已经开始了这些子对象的工作,我的导师给了我一个代码,以及一些要在代码上工作的任务。但是他给我的代码不起作用。我已经试了一整天了,但是没有结果。因为我不知道NN和PyTorch的背景,所以很难理解这个问题。我需要你的帮助。谢谢! import torch
import numpy as np
import torchvision.datasets as datasets
import torchvision.transforms as transforms
import matplotlib.pyplot as plt
from torchs
我试着为Keras模型建立一个发电机,它将在一个大型hdf商店上进行训练。为了加快训练速度,我预先计算了所有功能,包括。one-hot编码已经在hdfstore中。因此,从那里发出的呼叫应该是直接的。
为了将我的数据块传输到网络中,我尝试使用fit_generator,但是很难让它启动和运行。
生成器:
def myGenerator(myStore, generateFrom,generateTo):
# Create empty arrays to contain batch of features and labels#
while True:
X = pd.r
该算法是用来描述产品的。这部分从图像(14个输出值)中识别衣服的颜色,但是它仍然返回以下错误 错误: ValueError: Error when checking model target: the list of Numpy arrays
that you are passing to your model is not the size the model expected.
Expected to see 1 array(s), but instead got the following list of 14
arrays. 代码的一部分: TRAIN_LABELS_FILE
datagen = ImageDataGenerator(
featurewise_center=False, # set input mean to 0 over the dataset
samplewise_center=False, # set each sample mean to 0
featurewise_std_normalization=False, # divide inputs by std of the dataset
samplewise_std_normalizati
我创建了一个带有序列类的DataGenerator。
import tensorflow.keras as keras
from skimage.io import imread
from skimage.transform import resize
import numpy as np
import math
from tensorflow.keras.utils import Sequence
# Here, `x_set` is list of path to the images
# and `y_set` are the associated classes.
class Da
以下是我的模型代码: Model=Sequential()
input_img = Input(shape=(180,180,3)) # adapt this if using channels_first` image data format
x = Conv2D(64, (3, 3), padding='valid')(input_img)
x = Conv2D(64, (3, 3), padding='valid',strides=2)(x)
x = BatchNormalization()(x)
x = Activation('relu
我对我正在开发的基于皮肤癌图像的流行数据集的模型有一个困境。我要点,我想要一些关于-
A.
原始数据集超过+10K图像,其中近7000幅图像属于七个类中的一个。我创建了一个由4948个随机图像组成的子集,用它我运行了一个函数将图像转换成列表列表--第一个列表包含图像,而后者包含类,并排除所有属于类的图像(5 -具有+6800 K图像的类)。思想过程是使阶级之间的分布正常化。
用输出(由6个神经元组成的致密层而不是7个神经元)重新运行原始模型,将检索一个错误。
我是否遗漏了一个步骤来“指示”模型,即只有六个可能的类?当输出层有7个神经元时,模型才能运行。
错误:
Train on 1245 sa
我实现了一个生成器来提供培训过程,但是fit_generator抛出了这个错误:
检查目标时出错:期望lambda_2有4个维,但得到形状为(200,1)的数组
函数似乎在某一点上切换X和y,因为(200,1)是"y“形状,而不是"X”形状。
如果我用下面的代码测试生成器,它可以正常工作:
for i in range(32):
train = next(train_generator)
print(train[0].shape)
但是使用fit_generator会引发一个错误。
这是我的密码:
import os
import csv
sa
操作系统平台和发行版:LinuxUbuntu16.04;TensorFlow版本:1.4.0
我可以使用以下代码正确运行:
import tensorflow as tf
from tensorflow.python.keras.layers import Dense
from tensorflow.python.keras.backend import categorical_crossentropy
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
from tensorflow.python.keras.models i
我的生成器(batch_generator)返回5个值,但我似乎不知道如何循环这些值。
我尝试过的事情:
1)直接在for循环定义(ValueError: too many values to unpack (expected 5))中解压缩
for a, b, c, d, e in next(batch_generator):
# do something with a-e
2)在for循环中解压缩(ValueError: too many values to unpack (expected 5)在我解压item的行中)
for item in next(batch_generat