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沙龙
2
回答
Keras
在
加载
模型
后
精度
较低
tensorflow
、
keras
在
训练卷积网络
后
,我
在
验证数据上获得了大约95%的准确率。我保存
模型
。稍后,我恢复
模型
,并在相同的验证数据集上运行验证。这一次,我几乎没有得到10%的准确率。))) model.add(
keras
.layers.Conv2D(10, (3, 3), activation='relu')) model.add(
keras
.layers
浏览 159
提问于2020-10-27
得票数 5
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1
回答
我可以
在
Keras
序列
模型
中添加Tensorflow伪量化吗?
tensorflow
、
keras
我已经搜索了一段时间,但似乎
Keras
只有经过训练
后
才具有量化特性。我希望
在
我的
Keras
序列
模型
中添加Tensorflow伪量化。我的问题是,是否有人在
Keras
模型
中添加了这两个函数?如果是,应在哪里增加这两个功能?例如,
在
model.compile之前,还是
在
model.fit之后,还是其他地方?提前谢谢。
浏览 2
提问于2018-09-17
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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
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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")
加载
。我的问题是,我能在python中
浏览 4
提问于2018-10-27
得票数 0
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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
: base_model = DenseNet121(include_top=F
浏览 1
提问于2022-04-08
得票数 0
1
回答
在
角化过程中节省
模型
h5
精度
低。
model
、
keras
、
conv-neural-network
、
h5py
我已经开发/实现了一个CNET,它使用
Keras
在
我正确地保存了
模型
,包括:如果在培训过程结束时,没有保存
模型
,我就使用测试数据集测试性能,获得99%的
精度
,而保存
模型
,然后使用以下方法重新
加载
:
在
一个专门测试CNET所学
浏览 4
提问于2017-12-07
得票数 4
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。我不确定是什么导致了这个错误,因为
在
几次重新启动
后
,
模型
显示出与原始性能相
浏览 31
提问于2021-11-03
得票数 0
1
回答
将.h5转换为.tflite降低了我的
模型
预测
精度
tensorflow
、
keras
、
precision
大家好,我尝试使用以下代码将我的
模型
从.h5(
keras
)转换为.tflite
keras
_model = tf.
keras
.models.load_model("model06.h5")tflite_model = converter.convert() with open('
浏览 34
提问于2021-05-12
得票数 0
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, img_height, 3))我
浏览 0
提问于2020-11-01
得票数 6
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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。公认的答案是设置环境变量
KERAS
_BACKEND并重新
加载</em
浏览 4
提问于2018-05-29
得票数 2
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
1
回答
装载重量角角LSTM不工作
keras
、
lstm
我正在尝试将权重从
Keras
1.0Model
加载
到我创建的
Keras
2.0
模型
中。我相信
模型
架构完全一样。我遇到的问题是load_weights()函数正在
加载
所有权重。当我从原始
模型
(通过load_model
加载
)和使用load_weights()从新
模型
打印到文本文件的权重时,后者缺少了许多条目,实际上是不同的。这也显示了自己作出预测的准确性
较低
。我不能使用load_model(),因为最初保存的
模型</
浏览 0
提问于2018-06-30
得票数 1
1
回答
模型
精度
从低开始,并在每个历元之后提高,从而导致高历元数。有一个高的纪元数是不是不好?
python
、
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
、
image-recognition
我有一个
模型
,一开始
精度
很低,但在每个时期之后,它都会有所改善。
在
45个时期
后
,我得到了大约0.9的准确率,这需要相当长的时间。我的数据集是来自不同种类的花的3430张图像(48x48像素)(总共5种类型,每种类型大约650张照片),我的
模型
看起来像这样: model =
keras
.Sequential([
keras
.layers.Dense(512, a
浏览 18
提问于2020-03-26
得票数 1
1
回答
为什么
在
相同的网络配置下,
Keras
的行为比Py手电强呢?
tensorflow
、
keras
、
pytorch
最近,我
在
相同的数据集中比较了
Keras
版本和Py手电版本的unet++实现。但是,随着
Keras
损耗的不断降低,
在
10个周期
后
精度
较高,而在Pytorch的作用下,损耗下降不均匀,
在
10个周期
后
精度
较低
。有人遇到过这样的问题,有什么答案吗?1219损失:0.387612 acc:0.735630 2019-12-15 18:14:23 Epoch:9 Iter: 1218/1219损失:0.767146
浏览 7
提问于2019-12-15
得票数 1
2
回答
keras
对指标或损失进行优先排序?
tensorflow
、
keras
、
neural-network
我正在努力理解
keras
模型
是如何工作的。 当我们训练
模型
时,我们给出指标(如“准确性”)和损失函数(如交叉熵)作为参数。我想知道的是
模型
优化的目标是什么。拟合
后
,leant
模型
最大限度地提高了准确性?或者最大限度地减少损失?
浏览 30
提问于2020-10-27
得票数 0
2
回答
Tensorflow 2.3保存和
加载
模型
的问题
python
、
tensorflow
、
keras
、
neural-network
所以
在
我昨天用model.save('path')保存了我的
模型
后
,我今天才发现TF2.3和
keras
保存
模型
有一些问题。这里已经描述了问题:。但公认的解决方案对我没有帮助。当我使用model = tf.
keras
.models.load_model('path')
加载
模型
时,它返回的测试
精度
比保存它之前要低。loss = 'binary_crossentropy',
浏览 2
提问于2021-08-04
得票数 1
2
回答
TensorFlow默认
精度
模式?
python
、
tensorflow
、
tensorrt
我正在使用TensorFlow 1.14并测试TensorRT;正如我
在
文档中看到的那样,TensorRT支持3种精确模式:"FP32“、"FP16”和"INT8“。
浏览 5
提问于2020-09-02
得票数 1
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2
回答
微调
模型
中的
Keras
精度
差异
keras
背景经过微调、手动
加载
训练
模型
并预测估值集
后
,0.28的
精度
大大降低。
浏览 4
提问于2017-07-30
得票数 2
回答已采纳
2
回答
我得到不同的验证损失几乎相同类型的准确性。
keras
、
deep-learning
我
在
keras
中使用evaluate_generator函数测试了这两个网络的性能。这两种
模型
都给了我相当的准确性。一个给我55.9%,另一个给我54.8%。然而,给我55.9%的
模型
给出的验证损失为5.37,其他1.24。 当
精度
相近时,这些测试损失怎么会如此不同呢?如果有的话,我预计损失的55.9%的
模型
,准确性会
较低
,但它不是。
浏览 2
提问于2020-08-11
得票数 2
回答已采纳
2
回答
基于测试运行的
Keras
模型
优化可能吗?
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
我对
Keras
/Tensorflow字段有点陌生,目前正在尝试通过使用已有的教程
模型
来学习
keras
,然后尝试对它们进行修改。我使用并逐步修改的
模型
现在的准确度为95.2%,但我想尝试达到一个更高的
精度
。例如,
较低
的批次大小,较小的图片或较少的时间,导致<em
浏览 3
提问于2020-12-31
得票数 0
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