我正在训练一个fit_generator (Tensorflow backend,Python,on MacBook),在Keras函数的早期停止回调中得到一个错误。错误如下: RuntimeWarning: Early stopping conditioned on metric `val_loss` which is not available. Available metrics are:
(self.monitor, ','.join(list(logs.keys()))),
RuntimeWarning: Can save best model only wit
İ正在致力于图像数据集多类分类的迁移学习,该分类由12个类组成。因此,VGG19正在使用İ。然而,该模型的精度远远低于预期。İn加成训练和有效精度不提高。此外,İma还在努力减少批处理的大小,仍然是383。
我的代码:
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import shutil
import os
import glob as gb
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from z
如果提前停止训练,则最佳模型将保存到文件best_model.h5。但是从文件加载模型需要相对较长的时间。有没有办法用另一种方式获得最好的模型? 例如,通过在存储器中创建文件并从存储器中读取它。或者通过将每个时期的每个模型放入列表中,并通过使用EarlyStopping.stopped_epoch访问相应的列表项来从列表中获得最佳模型。 import numpy as np
import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.callbacks im
我正在训练一个有线电视新闻网,它运行良好,但当我试图获得precision_score,recall_score和f1_score时,我会遇到一个错误。下面是我的代码片段;
# The next step is to split training and testing data. For this we will use sklearn function train_test_split().
features_train, features_test, labels_train, labels_test = train_test_split(features, labels, test_s
在我的机器学习任务中,我有一个问题,在一些罕见的情况下(时期),优化器看到一个糟糕的训练集,在那个时期之后,权重和偏差变得完全混乱,所以我想放弃这个时期。 我编写了一个小的回调函数,如下面的example所示 from keras.callbacks import Callback
class skip_bad_epoch(Callback):
"""Skip epoch when the loss significantly higher than the previous epoch.
Arguments:
factor: Factor
我使用以下函数使用Tensorflow进行回归
import tensorflow as tf
def ff(*args, **kwargs):
model = tf.keras.models.Sequential()
model.add(tf.keras.Input(shape=[inp_train.shape[-1],]))
for i in range(n_layer):
model.add(tf.keras.layers.Dense(n_unit, activation=act))
model.add(tf.keras.layers.D
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
import os
import numpy as np
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from tensorflow.keras.preprocessing import image
from tensorflow.keras.optimizers import Nadam
from tensorflow.keras.models import load_
下面的代码用于训练给定数据集的神经网络模型(50,000个样本,64个dim)。
from keras import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.optimizers import Adam
X, y = process_dataset()
model = Sequential([
Dense(16, input_dim=X.shape[1], activation='relu'),
Dense(16, activation='relu'),
Dense(1
我的数据X有一个keras模型。使用的代码是:
X=np.array(data[['tags1','prx1','prxcol1','p1','p2','p3']].values)
t=np.array(data.read.values)
n=np.array(data.read.values)
import keras
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3'
import tensorflow as