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我正在尝试训练一个具有不同尺寸的图像的模型，通常我会使用flatten，但flatten()要求所有图像的尺寸都是固定的，但我没有。在这里，我试图用GlobalMaxPool2D()替换flatten，但最后我遇到了预期尺寸的问题。我是TensorFlow的新手，我很难理解在哪里可以调整我的模型，以避免这个问题出现预期的形状？代码：(有些导入是不必要的，但它将在更低的位置使用，我添加了它们，以防可能
浏览 11提问于2020-06-22得票数 0
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对于语义图像分割，我知道您通常有一个包含图像的文件夹和一个包含相应蒙版的文件夹。在我的例子中，我有尺寸为(32，32，32)的灰度图像。面具自然具有相同的尺寸。标签将另存为强度值(值1=标签1，值2=标签2，依此类推)。共4个班。假设我找到了一个使用keras模型API构建的模型。我如何知道如何准备我的标签数据，以使其被模型接受？它依赖于损失函数吗？它是在模型(输入参数)中定义的吗
浏览 18提问于2019-07-04得票数 1
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当我试图拟合一个模型时，我得到了这个错误：history = model.fit_generator( epochs=10,
validation_data=validation_generator：(5,192,192，3)标签
浏览 3提问于2019-10-15得票数 25
datagen = ImageDataGenerator( Yi2 = genY2.next()我就是这么叫model.fit_generator的validation_steps=100, callbacks=[reduce_lr, tensorboard],verbose=2)
这就是我所犯
浏览 0提问于2019-03-14得票数 1
并且，该测试集是未标记的，由200个测试样本(与鸟类和no_birds混合)组成。对于测试集中的每一个样本，我打算使用带有Keras的CNN将其分类为鸟或no_bird。import Adamfrom keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator224,224), classes=['bird', 'no_bird'], b
浏览 1提问于2018-04-24得票数 0
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keras.preprocessing.image import ImageDataGeneratorfrom keras import backendreshape(28, 28), cmap=pyplot.get_cmap('gray')) pyplot.show()但我得到了以下错误：
ValueError：x (图像张量)和y (标签)应该具有相同的长度。发现:
浏览 0提问于2019-01-02得票数 5
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我是Keras的新手，我有一个包含多个文件夹的数据集，每个文件夹都指向一个特定的类。我使用ImageDataGenerator从子文件夹中读取数据。我尝试使用大小为80x100的16个连续帧，因此input_shape为(16，80,100，1)。当我进行训练时，有一个关于网络输入的错误，我知道对于3D CNN，输入应该是5d张量，但我不确定我这样做是否正确。我正在使用spyder编写和实现代码：
from keras.preprocessing.image impor
浏览 6提问于2018-05-08得票数 4
因此我导入了我的数据集(38个类)，以便使用ImageDataGenerator().flow_from_directory进行验证 valid = ImageDataGenerator().flow_from_directory(directory="dataset/valid", target_size=(224,224)) 我想逐一挑选每一张图片及其标签。例如，我想选择第一张图片，它的标签是 我试过了 for img, lbl in valid:
浏览 86提问于2020-12-30得票数 0
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有四个类标签，分别是UN、D1、D2和D3。如果你看看train_batches，你会发现它已经将它们标记为0到3之间的整数。在我将这些图像发送到CNN模型之前，我一直在做预处理。这些批次给出了正确数量的图像和类。2是超出界限的“。我怀疑可能有一些“数量的班级”不兼容，但我无法弄清楚。
train_batches = ImageDataGenerator(preprocessing_function=tf.keras.applications.vgg16.preproces
浏览 7提问于2022-04-14得票数 0
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我正在尝试训练一个用于人脸表情检测的cnn模型，并减少输入类中的不平衡，我使用keras中的ImageDataGenerator来扩大我的数据集。这是我的代码：
data_gen = ImageDataGenerator(horizontal_flip =True, featurewise_centerself.batch_size)), steps_per_epoch=len(xs) &#
浏览 0提问于2019-04-26得票数 1
我是一个迁移学习的初学者，在这个项目中，我的目标是使用VGG16并添加更多的层来对两个类进行分类: class0和class1。我有名为'train‘的dataframe，其中'id’列包含文件名，而标签包含该图像的类。图像并通过ImageDataGenerator()和flow.from_dataframe编写输入到VGG16的图像<
浏览 1提问于2019-03-23得票数 0
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我正在创建一个CNN，它可以对14个不同类别的CXR进行多标签分类，这些类别可以共存。(<code>C0</code>)。我使用Python和Keras和Tensorflow，现在我正在尝试让代码工作(通过一个小测试CNN)，我得到了错误"ValueError: logits和labels必须具有相同的形状((None，14) vs (None，1))“我已经使用了具有二进制交叉熵损失的sigmoid激活函数。我将ImageDataGenerator</
浏览 41提问于2020-06-10得票数 3
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我目前正在学习CNN，并试图为我的项目分类手势(从A到Z)这就是我偶然发现的错误 from keras.preprocessing.image import ImageDataGeneratorrescale=1./255,zoom_range=0.2,
test_datagen= ImageDataGenerator(re
浏览 20提问于2019-09-09得票数 0
我正在实现一个具有数据增强功能的两类cnn，但是，除非输出层由单个神经元组成，否则网络总是会抛出一个‘预期形状误差’。这是我的代码。keras.models import Modelfrom keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator(2，)，但得到形状为(1，)的数组找到属于2个类别的251张图片。训练批次形状
浏览 11提问于2019-11-13得票数 0
我正在尝试用Keras将我的数据“流动”到神经网络中。我使用的是.flow_from_directory方法，这个过程让我感觉很舒服。import ImageDataGenerator rescale=1./255)
nb_epoch=20,
浏览 1提问于2017-01-31得票数 1
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是否可以使用[0, 255]将[-1, 1]中的图像重塑为ImageDataGenerator
我已经看到，我可以使用reshape参数将图像与值相乘，但这只会使我有可能将其重塑为[0, 1]。
浏览 2提问于2020-04-05得票数 1
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test_batches,看起来是个奇怪的错误我看到其他人的错误就像
Error when checking input: expected input_1 to have shape (None, 10, 3) but got array withchecking input: expected input_1 to have shape (N
浏览 0提问于2018-03-21得票数 0
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我是CNN的新手，正在开发/使用MNIST数据集。在将数据拆分为训练和测试集之后，我需要使用“ImageDataGenerator”。我使用的代码与Keras站点上的代码相同。这些形状如下：X_test.shape,y_test.shape)import tensorflow as tf
from keras.prepr
浏览 0提问于2021-06-27得票数 1
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我正在创建一个多任务CNN模型，我有两个不同的分类属性(一个有10个类，第二个有5个类)，目录结构如下所示：列标签是包含、图像、PFRType、FuelType列的数据格式。我正在尝试使用flow_from_dataframe，我的发电机是：trainGenDf = trainGen.flow_from_dataframetarge
浏览 9提问于2020-03-10得票数 1
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该函数应该有一个参数:一个图像(秩为3的Numpy张量)，并且应该输出一个具有相同形状的Numpy张量。(4, 32, 32, 32, 1)
现在我首先想对每个输入图像做一个简单的操作，我也通过打印来检查输入的形状：def some
浏览 34提问于2019-07-10得票数 2
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