我正在尝试微调来自卡格尔核的一些代码。该模型使用预先训练的VGG16权重(通过'imagenet')进行迁移学习。但是,我注意到没有角化酶(博客)推荐的层冻结。一种方法是冻结所有VGG16层,并在编译期间只使用代码中的最后4个层,例如:
for layer in model.layers[:-5]:
layer.trainable = False
据推测,这将使用imagenet权重作为顶层,并且只训练最后5个层。不冻结VGG16层会带来什么后果?
from keras.models import Sequential, Model, load_model
from k
尝试使用从keras获得的imagenet_utils.preprocess_input(x)方法时,会引发一个错误:
File "C:\Dev\workspace\venvs\venv36\lib\site-packages\keras_applications\imagenet_utils.py", line 186, in preprocess_input
data_format = backend.image_data_format()
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'ima
import numpy as np
import os
import time
from vgg16 import VGG16
from keras.preprocessing import image
from imagenet_utils import preprocess_input, decode_predictions
from keras.layers import Dense, Activation, Flatten
from keras.layers import merge, Input
from keras.models import Model
from keras.u
在Python中,您可以使用预先训练过的模型作为一个层,如下所示(源)
import keras
from keras.applications import VGG16
from keras import models
from keras import layers
conv_base = VGG16(weights='imagenet',
include_top=False,
input_shape=(150, 150, 3))
model = models.Sequential()
mod
我尝试运行VGG16 keras脚本。我得到了这个错误:
Downloading data from https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases/download/v0.1/vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5
Traceback (most recent call last):
File "test_imagenet.py", line 40, in
model = VGG16(weights="imagenet")
File "/
我正在做一个项目的狗品种分类,我遇到一个重大问题,我不知道如何解决它。
数据集是提供的狗的图像。
我做了一个数据增强与角点:
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator, array_to_img, img_to_array, load_img
from keras import optimizers
from keras.callbacks import History
from keras.applications import vgg16
batch_size = 16
# this is the augment
我的理解是,keras模型具有经过imagenet数据集预训练的权重。为了学习的目的,我想从零开始训练,用随机初始化的重量。
首先,我从keras加载模型。在这里,我没有包括我在一些例子中看到的weights='imagenet'论点。如果我不包括这个论点,这是否意味着模型的权重是随机初始化的?
import os, sys
from keras.utils.vis_utils import plot_model
from keras.applications import VGG16
from keras.layers import Input
from keras.op
我使用的是Keras (2.0.0版),我想使用预先训练好的模型,比如VGG16。为了开始,我运行了使用VGG16提取特性的Keras文档站点https://keras.io/applications/](])的示例:
from keras.applications.vgg16 import VGG16
from keras.preprocessing import image
from keras.applications.vgg16 import preprocess_input
import numpy as np
model = VGG16(weights='imagenet
我使用VGG16基础创建了一个定制的Keras模型,并对其进行了培训和保存:
from keras.applications import VGG16
from keras import models
from keras import layers
conv_base = VGG16(weights="imagenet", include_top=False)
model = models.Sequential()
model.add(conv_base)
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(256, ac
from tensorflow.keras.applications import VGG16
from tensorflow.keras import backend as K
model = VGG16(weights='imagenet',
include_top=False)
layer_name = 'block3_conv1'
filter_index = 0
layer_output = model.get_layer(layer_name).output
loss = K.mean(layer_output[:,
我是keras和tensorflow的新手。在google colab中运行以下代码将打印以下内容: TF Version: 2.2.0
Keras Version: 2.3.1
'float32' # the type of tf.keras.backend.dtype(loss) 我对打印layer_output,loss的值很感兴趣。高于2.0的Tensor flow版本不需要session。但是我在打印layer_output时还是遇到了错误,loss...any的想法对于如何打印这些张量中包含的实际值会很有帮助 import keras
from keras.a
我在初始的基础上使用VGG16网络构建了一个顺序模型,例如:
from keras.applications import VGG16
conv_base = VGG16(weights='imagenet',
# do not include the top, fully-connected Dense layers
include_top=False,
input_shape=(150, 150, 3))
from keras import models
from
以下是Keras文档页面的代码:
from keras.applications.vgg16 import VGG16
from keras.preprocessing import image
from keras.applications.vgg16 import preprocess_input
import numpy as np
model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False)
img_path = 'elephant.jpg'
img = image.load_img(img_path, t
大家好,我是个新手,我正在试着给预先训练好的CNN VGG16提供一个我的自定义数据集,然后用numpy实现每个图像的特征提取。但我认为这是一个错误:‘numpy.ndarray’对象没有'load_img‘属性真的有任何帮助欣赏it.thanks from keras.applications.vgg16 import VGG16
from keras.preprocessing import image
from keras.applications.vgg16 import preprocess_input
import numpy as np
import matplotli
我正在尝试使用迁移学习为新数据集重新训练VGG16。我已经加载了带有ImageNet权重的模型,没有顶部完全连接层,从瓶颈层获得了对数据集的预测,并使用这些瓶颈预测训练了一个小模型。然而,在50个时期后,验证精度非常低,仅为0.002。我无法找出问题出在我的代码中,这是来自Keras文档的InceptionV3再培训代码的修改版本。我已经能够在同一数据集上以0.88的准确率重新训练ResNet50。我的代码如下。
from keras.applications import VGG16
from keras.preprocessing import image
from keras.model
我试图通过在imagenet数据集上预先训练的Resnet模型来提取图像的特征,因为网络应该给出2048个特征的长度。当我尝试使用TensorFlow时,它给出了相同的特征长度,但当我尝试PyTorch版本时,它给我的长度是1000。 Tensorflow的代码如下 import numpy as np
from numpy.linalg import norm
import pickle
from tqdm import tqdm, tqdm_notebook
import os
import random
import time
import math
import tensorflow
我正在使用TensorFlow和Keras做一个图像识别项目,我想要实现到我的安卓项目。我对坦索弗洛很陌生..。
我想找到与+2000图像文件夹最接近的图像匹配。图像的背景和大小相似,如下所示:
现在,下面的Python代码运行良好。
from tensorflow.keras.preprocessing import image
from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16, preprocess_input
from tensorflow.keras.models import Model
import numpy a
我正试图在TensorFlow代码中使用经过预先训练的Keras模型,如在第二节:将Keras模型与TensorFlow一起使用所描述的那样。
我想使用在Keras中可用的经过预先训练的VGG16网络从图像中提取卷积特征地图,并在此基础上添加自己的TensorFlow代码。所以我做了这个:
import tensorflow as tf
from tensorflow.python.keras.applications.vgg16 import VGG16, preprocess_input
from tensorflow.python.keras import backend as K
#
我在带有tensorflow后端的keras中有一个有效的python代码。我正在利用从VGG16进行的转移学习。一切都很好。
我想使用mxnet后端,但有一些问题:
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras import applications
from helper import target_size, batch_size
from math import ceil
import numpy as np
datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255