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,
在CNN的预测方法中,对于维数的求解存在一个问题。在定义基于图像的训练和测试数据之前,我提出了一个CNN模型。在这个过程完成之后,我把模型拟合好了。当我使用模型预测值时,它会在这里抛出一个错误。
我怎么才能修好它?
下面是我的代码块。
我的Keras库
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Convolution2D
from keras.layers import MaxPooling2D
from keras.layers import Flatten
from keras.layers import De
由于我从结构化文件夹加载数据(图像),所以我使用了flow_from_directory类的ImageDataGenerator函数,该函数由Keras提供。在将这些数据输入到CNN模型时,我没有任何问题。但是当涉及到LSTM模型时,会得到以下错误:ValueError: Error when checking input: expected lstm_1_input to have 3 dimensions, but got array with shape (64, 28, 28, 1)。如何减少输入数据的维数,同时通过ImageDataGenerator对象读取输入数据,使其能够使用LS
我正在尝试使用预训练的InceptionV3模型对具有平衡类的dicom图像进行图像分类。
def convertDCM(PathDCM) :
data = []
for dirName, subdir, files in os.walk(PathDCM):
for filename in sorted(files):
ds = pydicom.dcmread(PathDCM +'/' + filename)
im = fromarray(ds.pixel_a
我试图建立一个用于两类图像分类的CNN混合模型,但在拟合该模型时,我遇到了一个RecursionError: maximum recursion depth exceeded while calling a Python object错误。代码在下面提到,
import keras
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Convolution2D
from keras.layers import MaxPooling2D
from keras.la
我正在尝试创建一个模型来拟合来自cifar-10数据集的数据。
#https://gist.github.com/fchollet/0830affa1f7f19fd47b06d4cf89ed44d
#https://blog.keras.io/building-powerful-image-classification-models-using-very-little-data.html
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.models import Sequential
from kera
我在带有tensorflow后端的keras中有一个有效的python代码。我正在利用从VGG16进行的转移学习。一切都很好。
我想使用mxnet后端,但有一些问题:
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras import applications
from helper import target_size, batch_size
from math import ceil
import numpy as np
datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255