我试图训练一个简单的神经网络,其中输入数据从matlab simulink仿真,然后输出反馈到一个不同的matlab simulink仿真。我的代码如下:
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
import random
def get_pid_values():
# call simulink mode
我正在实现一个自定义损失函数,如下面的代码所示,用于简单的分类。但是,当我运行代码时,我得到错误ValueError:没有为任何变量提供渐变: import os
os.environ['KERAS_BACKEND'] = "tensorflow"
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
from sklearn.prep
因此,我正在尝试使用Keras (Tensorflow后端)中的Lambda层实现一个自定义函数。
我想把输入张量转换成numpy数组来执行我的功能。但是,我不能运行tensor.eval(),因为它抛出了一个错误:
InvalidArgumentError (see above for traceback): You must feed a value for placeholder tensor 'input_1' with dtype float and shape [?,960,960,1]
这是我的代码:
def tensor2np(tensor):
retu
嗨,我从头开始编写了一个YOLO模型,然后才意识到我的数据集不适合模型的输出。这就是我的意思:模型输出一个S x S x (B * 5 + C)矩阵。y0的形状是(7,5)。我如何让模型使用我的标签。根据我所知道和阅读的内容,标签以yolo算法的x,y,w,h,objectiveness_score, class_scores格式出现,所以为什么模型将输出3D矩阵,而标签是2d矩阵。 我如何通过使用numpy和keras来解决我的问题?
我试图把我的大脑包裹在绝对的交叉熵损失上。在Keras中查看交叉熵损失的implementation: # scale preds so that the class probas of each sample sum to 1
output = output / math_ops.reduce_sum(output, axis, True)
# Compute cross entropy from probabilities.
epsilon_ = _constant_to_tensor(epsilon(), output.dtype.base_dtype)
outpu