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沙龙
1
回答
如何在tf.
keras
培训中获得当前时代的进展?
python
、
tensorflow
、
keras
我正在编写一个用于
训练
各种tf.
keras
-based
模型
的图形用户界面应用程序。因此,所有关于accuracy、loss等的信息都应该在图形用户界面上可见,而不是默认的
Keras
控制台输出。现在,我设法通过一个自定义的tf.
keras
.callbacks.Callback类
在
模型
训练
期间获得了所有相关信息,这个类工作得很好。但我也想知道当前纪元的进度,即到目前为止,当前纪元已
训练
了多少%,即
Keras
在</
浏览 0
提问于2020-06-02
得票数 1
1
回答
Keras
在
训练
模型
时
不
显示
进度条
python
、
tensorflow
、
keras
我需要
训练
一个CNN来分类一些图片。我以前
在
TF后台和
Keras
做过这样的事情,效果很好。现在,它不想
显示
显示
准确性和当前纪元的进度对话框。这是我的CNN
模型
的代码: from tensorflow.python.
keras
.models import Sequentialfrom
浏览 72
提问于2019-05-07
得票数 0
1
回答
Keras
(batch_size )
keras
、
lstm
、
rnn
、
gru
我创建了一个用LSTM层进行文本分类的RNN
模型
,但是当我将batch_size放在fit方法中
时
,我的
模型
就在整个批处理上进行了
训练
,而不仅仅是小批处理_size。当我使用GRU和双向层而不是LSTM
时
,也发生了这种情况。有什么不对的?
浏览 0
提问于2020-01-21
得票数 1
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1
回答
tf.
keras
自定义指标提供的结果不正确
python
、
keras
、
tensorflow2.0
、
tf.keras
我已经
在
tf.
keras
中为一个多标签分类问题实现了一个自定义指标。y_pred >= thres, tf.bool)) ) count_zero函数会产生整数结果,但在运行
模型
时
当在
keras
模型
的作用域之外尝试
时
,自定义函数会给出正确的结果。
浏览 11
提问于2020-05-19
得票数 1
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1
回答
在
Keras
中对图像进行预处理,同时微调预
训练
模型
的正确方法是什么
python
、
machine-learning
、
deep-learning
、
keras
在
Keras
中对数据进行预处理的正确方法是什么,同时针对我们自己的数据
在
keras
.applications中微调预先
训练
的
模型
?
Keras
提供了以下preprocess_input函数 从内部看,对于inception_v3、xception和inception_resnet_v2,它调用了带有mode='tf'的。而对于其他
模型
,它设置了mode='caffe',每个
模型
都执行不同的
浏览 8
提问于2018-02-08
得票数 16
回答已采纳
1
回答
不支持图层(当使用QAT
训练
Keras
模型
时
)
tensorflow
、
keras
、
tensorflow2.0
当我使用QAT (量化感知
训练
)
训练
Keras
模型
时
, 有一些
不
兼容的问题,如不支持BatchNormalization或UpSampling2D等。如何在不使用每一层tfmot.quantization.
keras
.quantize_annotate_layer的情况下直接预防它?(尤其是使用tensorflow
keras
函数API (而不是tf.
keras
.Sequential)构建
模型
时
)
浏览 22
提问于2020-09-29
得票数 0
1
回答
用
Keras
model.fit()
显示
模型
验证进度
python
、
tensorflow
、
keras
我正在使用tf.
keras
培训和验证生成器来
训练
CNN
模型
,如下所示: x=training_data_generator,130339/
浏览 1
提问于2020-02-11
得票数 3
回答已采纳
1
回答
tensorflow
模型
和转换后的tflite之间的精度下降
python
、
tensorflow
、
keras
、
tensorflow-lite
我遇到了一个问题,我将
keras
模型
转换为tensorflow lite格式,但是一旦我这样做了,转换后的
模型
的精度就会显着下降。该
模型
是一个相当简单的自然语言处理
模型
。
在
转换之前,
模型
的准确率约为96%,但一旦转换为tensorflow lite格式(没有任何优化),准确率就会下降到20%左右。() f.write(tflite_model)
浏览 149
提问于2021-01-15
得票数 3
1
回答
如何打印
Keras
的model.fit()期间使用的最大内存
python
、
tensorflow
、
keras
、
memory
我用
Keras
和Tensorflow编写了一个神经网络
模型
,并且能够
训练
和运行它。此时,我想知道
训练
模型
需要多少内存。如何在培训阶段打印这些信息?我尝试了下面的
Keras
模型
分析器,但它没有解释
训练
阶段所需的峰值内存。例如,
训练
我的
模型
显示
在
6GB的GPU卡上内存不足,但是配置文件
显示
内存需求小于1GB。那么,当我
在
model.fit()中使用<
浏览 2
提问于2022-01-18
得票数 2
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1
回答
Keras
验证进度输出错误地
显示
了培训步骤
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
tensorflow2.0
当我对我的
模型
调用model.fit_generator()
时
,它会像您在输出中预期的那样
显示
训练
进度。然而,它完成
时
比最大值少了一次,然后进入验证。验证
显示
与
训练
相同的
进度条
,即使验证步骤完全不同(约70k
训练
步骤/8k val步骤)。验证
进度条
在
达到8k步
时
停止,例如: 75999/76000 [===========================>
浏览 42
提问于2020-12-05
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1
回答
Tensorflow
训练
输出样式是否已更改?
python
、
tensorflow
、
keras
我已经研究我的深度学习
模型
有一段时间了。今天,当我开始
模型
训练
时
,我注意到只有一小部分数据集被
训练
,每个时期使用的数据大小随着批量大小而变化。epochs=40, shuffle=True, )(51226, 129, 1, 1)1281/1281 [===========] Ep
浏览 6
提问于2020-05-10
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1
回答
Keras
:关于
训练
和val集的model.evaluate()与上一次
训练
后的acc和val_acc不同
python
、
machine-learning
、
keras
在上一次
训练
之后,我得到了以下结果:89254/89254 - 24s - loss: 0.1935 - acc: 0.9281 - val_loss: 0.2182 -为什么
在
测试模式下,model.evaluate()函数仍然存在参数model.evaluate()?如果我对
模型
进行了批量
训练
,是否也需要为测试模式定义批处理大小?
浏览 0
提问于2019-11-30
得票数 1
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1
回答
为什么相同的神经架构
在
Keras
中有效,而Tensorflow (叶分类)不起作用?
tensorflow
、
keras
、
kaggle
最近我
在
玩Kaggle中的叶子分类问题。我见过笔记本电脑。但当我尝试使用Tensorflow构建相同的
模型
时
,它产生的精度很低,损失变化很小。但是当在
Keras
中使用相同的数据和
模型
时
,它确实产生了非常好的结果。import Sequentialfrom
keras
.optimizersimport
浏览 16
提问于2017-01-20
得票数 1
回答已采纳
2
回答
stdout
进度条
在
Pycharm中不起作用
intellij-idea
、
console
、
progress-bar
、
pycharm
、
stdout
许多程序通过打印到stdout,然后返回到行首并再次发音来
显示
进度条
。通过这种方式,它们可以实现实时
进度条
显示
。 也就是说,每个
进度条
的更改都会进入单独的行。 有没有可能解决这个问题?
浏览 0
提问于2017-07-10
得票数 29
回答已采纳
2
回答
恢复
训练
时
,
Keras
ModelCheckpoint覆盖以前的最佳检查点。
python
、
tensorflow
、
keras
、
callback
我正在使用来自
Keras
的ModelCheckpoint回调: save_best_only=True) 我不能一步一步地
训练
我的
模型
,所以我不得不多次保存/加载我的
模型
,并恢复
训练
以改进我的
模型
但是,当我加载我的
模型
并恢复
训练
<em
浏览 3
提问于2020-01-15
得票数 0
2
回答
在
TensorFlow/
Keras
中,当使用学习率衰减
时
,恢复
训练
时
的行为是什么?
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
、
learning-rate
我很难理解当
模型
从磁盘加载
时
,当使用像下面这样的调度器
时
,
训练
将如何恢复。learning_rate_scheduler = tensorflow.
keras
.optimizers.schedules.ExponentialDecay(decay_steps=1000, staircase=True) 考虑这个假设的情况,我
训练
了一个时期的
模型
并保存了下来。后来,我加载了
模型
并重新拟合。在这种情况下
浏览 98
提问于2021-03-01
得票数 1
回答已采纳
1
回答
Keras
: model.fit中的verbose (值1)
显示
较少的
训练
数据
python
、
tensorflow
、
keras
我目前正在使用最新版本的
Keras
2.4.2和Tensorflow 2.2.0来实现一个使用Movielens-1M数据集(包含100万行)的简单矩阵分解
模型
。然而,我注意到
在
训练
过程中
训练
数据量减少了。from sklearn.model_selection import train_test_splitimport numpy as np import
keras
单击here查看
模型
架构。 如您所见,
训练
浏览 122
提问于2020-06-24
得票数 3
回答已采纳
2
回答
h5py文件和泡菜文件
在
保存
模型
中的区别
python
、
python-3.x
、
keras
、
pickle
、
h5py
我想要一个清晰的形象的
模型
保存。神经网络存在超参数和
模型
。当我将
模型
保存为h5py文件(.H5)
时
,它是否也保存超参数?
浏览 1
提问于2019-05-01
得票数 4
1
回答
如何向TensorFlow神经网络添加额外的层?
tensorflow
一个超适的
训练
集是否总能提供100%的准确性?model = tf.
keras
.Sequential([ tf.
keras
.layers.Dense(128, activation='relu'),]) model.fit(train_image
浏览 6
提问于2022-05-29
得票数 0
2
回答
Keras
进度条
显示
了什么?
python
、
keras
在
拟合
模型
和评估
模型
的性能
时
,
进度条
是如何
显示
的?我知道如何使它可见,但它的基础是什么呢?我用几个层做了一个简单的Sequential
模型
,编译后开始
训练
:# y.shape: (3270, 1) 300/3270 [=>............
浏览 2
提问于2018-06-14
得票数 2
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