我试图用NSL数据集建立一个递归的神经网络.当我运行下面的代码时,我一直得到层的ValueError: sequential_17的输入0与层:预期的ndim=3不兼容,找到了ndim=2。我不知道为什么,我可能和输入的形状有关?我不确定,因为我对python还不熟悉。我已经做了所有的数据预处理,如果这有帮助的话。
from keras.utils import np_utils
from keras.models import Sequential
from keras.preprocessing import sequence
from keras.layers import Dense,
我已经为我的机器学习项目导入了以下库,但是当我试图在命令提示符下运行我的模型时.出现了问题
from tensorflow.python.keras import Model
from tensorflow.python.keras.layers import Layer, Input, Conv2D, MaxPooling2D, Conv2DTranspose, concatenate, Lambda
from tensorflow.python.keras.initializers import TruncatedNormal
from keras.optimizers import
我正在处理VMMR数据集,并且在开始模型的训练回调时遇到此错误。 from tensorflow.keras.models import Sequential, Model, load_model
from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint, EarlyStopping, TensorBoard, CSVLogger
from tensorflow.keras import optimizers, models
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, Global
我试图使用以下代码从以下链接训练Keras-I3D模型:
导入的模块是
import os
os.environ['KERAS_BACKEND'] = 'tensorflow'
os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID"
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="3"
from keras.layers import Dense, Flatten, Dropout, Reshape
from keras imp
我正在尝试使用神经网络来近似对数正态分布pdf (只是作为练习)。但是,model.predict()总是返回1。
import tensorflow as tf
import numpy as np
from scipy.stats import lognorm
from tensorflow import keras
mu = 5
sig =1
data = np.linspace(0,600,10000)
labels =lognorm.pdf(data,sig,0,np.exp(mu))
model = keras.Sequential()
model.add(keras.laye
请帮助我从我的模型中画出一个混乱的矩阵。代码显示如下:
import os
import glob
from sklearn.model_selection import train_test_split
import shutil
from tensorflow.keras import callbacks
from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint, EarlyStopping
from my_utils import create_generators
fro
我最近从使用Python中的'keras‘包切换到使用'tensorflow.keras',因为这似乎是现在的首选。最新版本的Keras也给我带来了一些问题,似乎我必须修改内部Keras代码才能修复,而tf.keras工作得很好。然而,在进行此转换时,我的一些代码速度减慢了30-40倍。我发现以下对"model.evaluate“的调用是一个瓶颈,尽管我不确定为什么它比以前慢了这么多。代码的结构类似于: # 'model' is a tensorflow.keras.models.Sequential
n_scores = 10000
in
我想评估我的ML模型,我得到了这个错误:
TypeError:无法解压缩不可迭代的浮点对象
我的代码如下:
# mlp for the blobs multi-class classification problem with cross-entropy loss
from sklearn.datasets import make_blobs
from keras.layers import Dense
from keras.models import Sequential
from keras.optimizers import SGD
from tensorflow.keras.uti
我比较了通过model.evaluate(...)获得的结果和通过numpy获得的结果。正如你所看到的,它们有很大的不同。内核刚刚重新启动。找不到问题所在。
import numpy as np
import keras
from keras.layers import Dense
from keras.models import Sequential
import keras.backend as K
X = np.random.rand(10000)
Y = X + np.random.rand(10000) / 5
X_train, X_valid = X[:8000], X[800
我在努力学习角星。作为教程,我使用了这个为什么model.evaluate(X)返回损失:0和准确性:0?
# first neural network with keras make predictions
from numpy import loadtxt
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
# load the dataset
dataset = loadtxt('pima-indians-diabetes.csv', delimiter=',')
# spl
我正在运行一个图像分类模型。这就是我被卡住的地方。尝试将keras版本降级到1.0.2,并再次运行脚本不起作用。
Jupyter notebook只是继续处理,在第一个时期之后不再运行任何东西,在使用Python3.5的keras1.2上运行代码
输出:
/anaconda/envs/py35/lib/python3.5/site-packages/ipykernel/__main__.py:19: UserWarning: Update your `Dense` call to the Keras 2 API: `Dense(101, activation="softmax"
这是tf 2.3.0。在训练期间,SparseCategoricalCrossentropy损失和sparse_categorical_accuracy的报告值似乎相差很远。我检查了我的代码,但还没有发现任何错误。下面是重现的代码: import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
x = np.random.randint(0, 255, size=(64, 224, 224,
我正在尝试提高一个简单的2NN的性能。代码如下: from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.optimizers import SGD
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow import keras
import tensorflow as tf
# load Mnist
(X_train, y_train), (X_test,
我正在使用亚马逊的SageMaker工作室实验室来训练一个使用特定数据集的模型。
代码如下(将History对象保存在历史变量中):
model = tf.keras.models.load_model('best_model.hdf5') # Every run after runtime end, use the last saved model
model.compile(optimizer=SGD(lr=0.0001, momentum=0.9), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accur
我已经训练了一个基本的分类器,在model.evaluate上测试时,它每次都会产生相同的指标。
在使用model.predict检查验证数据时,每次运行model.predict行都会得到不同的值。我不明白为什么会发生这种事?
每次“model.predict(Validation_data)”运行之间不进行训练。
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Spyder Editor
This is a temporary script file.
"""
import tensorflow as tf
import math