腾讯云
开发者社区
文档
建议反馈
控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
搜索
搜索
关闭
发布
登录/注册
精选内容/技术社群/优惠产品,
尽在小程序
立即前往
文章
问答
(9999+)
视频
沙龙
1
回答
Keras
加载
的
模型
不具有
相同
的
精度
python
、
keras
、
save
、
load
我用checkpoint保存我
的
模型
checkpoint = ModelCheckpoint("Models/FVA_MEL.h5", monitor='val_accuracy', verbose=1, save_best_only=True, mode='max', period=1) 我用load_model
加载
我
的
模型
from
keras
.models import load_model,save_mode
浏览 30
提问于2020-04-19
得票数 0
2
回答
Keras
序列
模型
的
负载检验总损失/验证
精度
python
、
python-3.x
、
tensorflow
、
keras
对于以下问题,我没有找到任何答案:m = load_model.load("lstm_model_01.hd5") 我检查了m
的
所有可调用方法,但没有找到我要找
的
东西
浏览 0
提问于2018-03-07
得票数 2
回答已采纳
1
回答
在我预测
Keras
模型
的
结果之后,如何计算分类
精度
?
python
、
scikit-learn
、
keras
、
metrics
在训练
的
同时,建立了
Keras
模型
和,分类
精度
指标达到0.78。但是,在对
模型
进行培训之后,当我运行以下代码时,当预测输出
相同
的
培训数据时:acc = sklearn.metrics.accuracy_score(true_labels, predicted_labels)
精度
为0.39。总之,对于
Keras
和Sklearn,我没有得到<em
浏览 2
提问于2018-12-05
得票数 0
1
回答
Tensorflow
模型
推理
精度
随批次大小下降
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
我根据我
的
数据训练了一个基于DenseNet121
的
模型
,并在训练中达到了预期
的
精度
。但在用BATCH=1进行预测时,
精度
下降很大。我发现预测输出取决于批处理大小。如果我在训练期间保持
相同
的
批次大小,我就得到了
相同
的
精度
,但是对于任何其他批次大小,
精度
都较低。批量越小,准确度越低。请帮助,因为我需要做预测单一图像在一次。以下为
模型
: def make_model(
浏览 1
提问于2022-04-08
得票数 0
1
回答
如何保存64位格式
的
keras
模型
?
tensorflow
、
keras
如何以64位格式保存
keras
模型
?能够为当前运行时“将tensorflow”置于64位“模式”。但我发现,即使只是保存
模型
和重新
加载
,也足以截断64位
精度
和更改
模型
输出。特别是我想保存
的
模型
是这样一种方式,它将自动
加载
在'64位模式‘,显然不会失去它
的
精度
。
浏览 3
提问于2022-04-15
得票数 0
2
回答
Tensorflow -
相同
模型
的
第一个时期
的
损失停滞不前,在较早
的
运行时显示出更好
的
结果
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
deep-learning
我在Colab上为我
的
光通信项目训练一个
模型
,然后发生了一件奇怪
的
事情。我首先训练
的
模型
显示了接近99%
的
训练和97%
的
验证准确率,但运行时在晚上
的
某个时候到期了。现在,对于
相同
的
模型
,我尝试在重新连接到运行时后重新训练。但现在,准确率从第一个时期起保持不变,为25%。令人惊讶
的
是,有4个类别,我
的
模型
将它们都分类为0.25。/步长损失
浏览 31
提问于2021-11-03
得票数 0
2
回答
Keras
-管理历史记录
python
、
tensorflow
、
keras
、
resuming-training
我正在训练
Keras
模型
,用model.save()保存它们,然后
加载
它们并恢复训练。 我想在每次训练之后绘制整个训练历史,但model.fit_generator()只返回最后一次训练
的
历史。我可以保存初始会话
的
历史记录并自己更新,但我想知道
Keras
中是否有标准
的
方法来管理训练历史记录。
浏览 0
提问于2018-10-31
得票数 3
1
回答
如何
加载
蟒蛇R
的
.rda神经网络
模型
python
、
r
我在R中使用neuralnet()函数建立了一个二进制分类
模型
,其中一个示例代码是。我使用python
keras
做了
相同
的
网络,由于参数
的
调整,它
的
预测
精度
较低。所以我用save(model_nnet, file = "/tmp/model_nnet.rda")保存R
的
神经网络
模型
,用load(file = "/tmp/model_nnet.rda")<
浏览 4
提问于2018-10-27
得票数 0
回答已采纳
1
回答
SVM与
Keras
模型
性能比较
keras
、
svm
、
accuracy
、
model-selection
、
metric
Keras
model.evaluate function预测给定输入
的
输出,然后计算度量函数(度量是用于判断
模型
性能
的
函数),基于the model.compile and
的
on y_true and显然,支持向量机
的
精度
计算与
Keras
的
model.evaluate不同。 对于我
的
数据集,
Keras
模型
(基于model.evaluate计算
的
精度</e
浏览 0
提问于2020-05-01
得票数 0
1
回答
极低
精度
cnn
python
、
machine-learning
、
keras
、
deep-learning
、
conv-neural-network
模型
采用字符级字嵌入+词嵌入,然后利用CNN层提取特征,然后进行密集层和softmax激活进行分类。我
的
模型
使用categorical_crossentropy作为损失函数。output_dim=default_emb_dim, input_length=default_max_len_subwords, name='chw_emb') (input_chw)x = Dense(128, ac
浏览 3
提问于2022-09-11
得票数 -1
回答已采纳
1
回答
TensorFlow保存与
加载
不一致
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
save
、
load
利用TensorFlow对像素分类问题进行了前馈神经网络
的
训练和保存,测试
精度
达到95%。在这个
模型
中,我每个像素都有11个特征。当我保存并
加载
模型
时,问题就出现了。与我在原始
模型
中使用
的
输入X和Y
相同
,
加载
模型
的
精度
几乎为0%。但我希望得到同样
的
95%
的
准确性!: print('\nTest accuracy:', test
浏览 6
提问于2020-10-18
得票数 0
1
回答
在序列
模型
中使用填充时,
Keras
验证
的
准确性是否有效/可靠?
machine-learning
、
keras
、
tensorflow
、
sequence-to-sequence
、
language-model
我有一组不同长度
的
非零序列,我使用
Keras
对这些序列进行建模。我使用来标记(令牌从1开始)。为了使序列具有
相同
的
长度,我使用填充。填充
的
一个例子:# [0,0,0,0,10,3,4]# [10,3,4,5,6,9,8]我最大
的
疑问是,当使用填充时,
K
浏览 0
提问于2020-07-19
得票数 3
1
回答
基于多参数
的
最优
Keras
模型
的
保存
tensorflow
、
keras
是否可以在具有多个选项
的
监视器参数中使用
Keras
中
的
ModelCheckpoint模块?当验证
精度
提高时,我想保存。在两个
模型
具有
相同
的
验证
精度
的
情况下,我希望保存具有最佳训练
精度
的
模型
。这个是可能
的
吗?如果没有,我是否可以使用调和平均值组合两种不同
的
度量?
浏览 0
提问于2018-05-22
得票数 0
回答已采纳
2
回答
如何使用PyTorch在预先训练
的
模型
上添加新
的
层?(给出了
Keras
示例。)
python
、
keras
、
pytorch
、
vgg-net
、
pre-trained-model
我正在与
Keras
一起工作,并试图分析一些有意义
的
权重层和一些随机初始化层所建立
的
模型
对
精度
的
影响。喀拉斯:model =
keras
.applications.VGG19(include_top=False, weights="imagenet", input_shape=(img_width,
浏览 0
提问于2020-11-01
得票数 6
回答已采纳
1
回答
极不
相同
的
量子化特性--角化DenseNet
模型
的
流场转换
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
tensorflow-lite
、
toco
我有两个使用
Keras
训练过
的
模型
。这两个
模型
使用
相同
的
体系结构(来自
keras
_applications.densenet包
的
keras
_applications.densenet实现),但是每个
模型
都有不同数量
的
目标类(一个是80个,我使用在
keras
_to_tensorflow上找到
的
实用工具 使用TOCO将两个
模型
转换为.tflite
浏览 2
提问于2018-10-29
得票数 3
1
回答
如何在bfloat16中使用tf.
keras
python
、
tensorflow
、
keras
、
google-compute-engine
、
google-cloud-tpu
我正在尝试让tf.
keras
模型
在TPU上运行,并使用混合
精度
。我想知道如何使用bfloat16混合
精度
构建
keras
模型
。是这样
的
吗?with tf.contrib.tpu.bfloat16_scope(): logits = tf.
keras
.layers.Dense(2)(inputs)
浏览 21
提问于2019-05-14
得票数 13
1
回答
在Tensorflow中将经过训练
的
模型
转换为混合
精度
tensorflow
、
keras
、
gpu
、
nvidia
、
automatic-mixed-precision
为了提高训练
模型
的
延迟性,我尝试使用Tensorflow混合
精度
。正如中提到
的
那样,仅仅设置策略似乎并不能提高
模型
的
速度:from tensorflow.
keras
')但是当我在其他CNN网络上尝试一个玩具例子时,我发现如果我使用混合
精度</
浏览 3
提问于2021-11-14
得票数 0
2
回答
如何在tensorflow中获得0级
的
精度
?
python
、
tensorflow
、
keras
、
classification
是否有方法在使用tf.
keras
.metrics.Precision
的
二进制分类
模型
中获得0类
的
精度
? 我尝试将class_id设置为0,但它仍然给出了1类
的
精度
。我希望使用回调来保存具有最好
的
0类
精度
值
的
模型
,这是我需要一个编译
精度
的
度量
的
原因之一。我使用tf.
keras
.preprocessing.image_dataset
浏览 9
提问于2021-12-14
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何提高神经网络
的
验证
精度
?
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
neural-network
验证
精度
在0.4 ~ 0.5之间,但训练
精度
较高,且沿历次递增。0 1 0这是我
的
模型
:
keras
.layers.Dense(37,input_dim=37,activation='relu'),
keras<
浏览 6
提问于2022-10-24
得票数 -1
2
回答
在Python中更改
keras
floatx (默认浮点类型)
python
、
keras
我正在寻找一种在
keras
中直接在python中更改floatx
的
方法。floatx是默认
的
float类型(float16、float32。。)该配置存储在位于以下位置
的
json文件中:但我正在寻找一种方法来更改我
的
python程序内部
的
配置,而不需要更改配置文件本身。同样存储在
keras
.json中
的
,其中有人要求更改后端。公认
的</em
浏览 4
提问于2018-05-29
得票数 2
点击加载更多
扫码
添加站长 进交流群
领取专属
10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关
资讯
BIM模型的用处以及模型精度
模型融合——提升模型精度的八倍镜
用 keras 建立超简单的汉字识别模型
使用Java部署训练好的Keras深度学习模型
Tensorflow学习笔记-模型、图的存储与加载
热门
标签
更多标签
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
活动推荐
运营活动
广告
关闭
领券