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回答
Keras
模型
不能
预测
测试
集中
的
值
machine-learning
、
keras
、
deep-learning
、
neural-network
、
recommendation-engine
我正在构建一个
Keras
模型
来
预测
用户是否会选择某个产品(二进制分类)。
模型
似乎在训练时保持
的
验证集上取得了进展,但当涉及到
测试
集时,
模型
的
预测
都是0。,
模型
预测
了1和0: prediction = model.predict(x=[val_customer_id, val_vendor_id], verbose=1, batch_size=384) np.unique(predi
浏览 17
提问于2020-07-11
得票数 0
1
回答
如何迭代
测试
数据集并显示来自
测试
数据集
的
映像,然后给出其
预测
。
python
、
tensorflow
、
deep-learning
、
neural-network
、
tensorflow2.0
我对TensorFlow比较陌生,所以我做了一个
模型
,用来对不同类型
的
汽车图像进行
预测
。我从"tf.
keras
.utils.image_dataset_from_directory“函数中创建了
测试
数据集。我用model.fit(test_dataset)来得到
预测
。但是我想要
的
是从
测试
数据
集中
打印图像,然后给出它
的
预测
。(图像然后
预测
)。这样我就能看到哪个图像被映射到哪
浏览 3
提问于2022-06-13
得票数 2
回答已采纳
1
回答
在训练多个时代
的
模型
之后,
Keras
默认使用哪种参数配置来进行
预测
?
python
、
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
我有一个关于
Keras
的
一般性问题。当训练人工神经网络(例如多层感知器或LSTM)
的
训练、验证和
测试
数据分离(例如70 %,20 %,10 %)时,我想知道训练后
的
模型
最终使用哪种参数配置来进行
预测
?在这里,我经历了一个经历了11个时代
的
训练过程:我可以考虑三种可能
的
参数配置(当然还有其他
的
): 导致训练数据
集中
的
最小错误
的
配置(将在11世纪之后)在最
浏览 3
提问于2022-02-04
得票数 0
回答已采纳
1
回答
我可以用不同数量
的
预测
变量对
测试
数据进行predict.glmnet吗?
r
、
glmnet
对于一个二项式回归/分类问题,我使用glmnet在具有大约200个
预测
器和100个样本
的
训练集上构建了一个
预测
模型
。 我选择了给我最大AUC
的
最佳
模型
(16个
预测
值
)。我有一个独立
的
测试
集,其中只有那些变量(16个
预测
值
),它们进入了训练
集中
的
最终
模型
。有没有办法将基于训练
集中
最优
模型</em
浏览 1
提问于2013-08-25
得票数 4
1
回答
基于前M和以下N元素
的
序列元素
预测
keras
、
lstm
、
pytorch
、
sequence
、
deep-learning
...2121 # 300 numbers将所有序列拆分为训练/验证/
测试
集 在火车集合上训练BiLSTM以<
浏览 0
提问于2020-07-13
得票数 2
回答已采纳
1
回答
TensorFlow 2 model.predict()输出
的
形状不正确:输入数据形状,而不是标签数据形状
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
我正试图在TensorFlow 2.9.1 (Python3.9.12)中构建一个简单
的
线性回归
模型
,该
模型
对大量
的
每日天气数据进行训练,并
预测
一个特定
的
特性。我将我
的
数据集分成火车、val和
测试
集。我想要绘制从test_inputs
集中
预测
的
值
,但是linear.predict(test_inputs)
的
输出具有test_inputs
的
形状,而
浏览 1
提问于2022-08-09
得票数 0
1
回答
如何在
keras
中使用LSTM正确地训练
模型
来
预测
移动平均值?
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
deep-learning
、
lstm
我正在学习如何在
Keras
上训练RNN
模型
,我希望训练一个
模型
来
预测
最后N步
的
移动平均值将非常容易。inputs = tf.
keras
.Input(shape=(batch_length, num_feat
浏览 0
提问于2021-01-24
得票数 0
1
回答
如何改进数字
预测
?
python-3.x
、
tensorflow
、
keras
、
predict
、
cv2
我有一些数字分类
模型
,在
测试
数据上它工作得很好,但当我想对其他图像进行分类时,我遇到了问题,我
的
模型
不能
准确地
预测
它是什么数字。请帮我提高model.predict()
的
性能。我试着用很多方法训练我
的
模型
,在下面的代码中有一个创建分类
模型
的
函数,我实际上用很多方法训练了这个
模型
,1K def load_data(): (train_images, train_labels
浏览 22
提问于2019-06-10
得票数 0
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1
回答
训练
不能
很好地
预测
验证和
测试
集,如何提高泛化能力?
validation
、
keras
、
regression
、
conv-neural-network
利用
keras
的
嵌入层特征,建立了一维CNN回归
模型
,
预测
了部分序列
的
得分。我
的
模型
在训练后
的
典型表现如下: 正如您所看到
的
,
预测
训练数据
的
性能是非常好
的
,但似乎这种性能并
不能
概括为
预测
验证和
测试
数据。 您对如何提高验证/
测试
集
预测
性能有什么建议吗?
浏览 0
提问于2020-12-22
得票数 0
回答已采纳
2
回答
在新数据
集中
找不到
预测
值
和实际
值
之间
的
差异
r
我使用我
的
训练数据集构建了一个回归
模型
,并且我想使用这个
模型
来获得我
的
测试
数据
集中
的
预测
值
。因此,我可以将
预测
值
与
测试
数据
集中
的
实际
值
进行比较,找出它们之间
的
差异。但是,我不知道如何在不使用for循环
的
情况下将
测试
数据集
的
值
插入
模型
浏览 16
提问于2018-03-06
得票数 0
回答已采纳
1
回答
在
Keras
中用RNN
预测
数据集
的
过去结束
python
、
machine-learning
、
time-series
、
keras
、
recurrent-neural-network
我有一个数据集,涉及数百个关于温度
的
值
。显然,在气象学上,根据过去
预测
未来
的
数值是有帮助
的
。我有以下有状态
模型
,构建在
Keras
中:model.add(LSTM(32, batch_input_shape=(batch_size, look_back, 1), statefulmodel.reset_states()trainPredict = model.predict(trainX, batch_
浏览 2
提问于2017-08-07
得票数 3
回答已采纳
1
回答
分类NN坚持了一些观点,改变初始化器和优化器并
不能
真正提高准确率。
python
、
tensorflow
、
keras
、
neural-network
我试着训练一个神经网络来
预测
某个信号是否是PN,NN,NP或PP,基于某些
值
。主数据
集中
的
每个示例(在训练、有效和
测试
数据
集中
分割它之前)具有以下
值
: df[['SIGNAL_CLASS1', 'SIGNAL_CLASS2', 'value1', 'value2[-2]', 'value2value5[-1]', 'value6[-2]', '
浏览 4
提问于2022-11-09
得票数 0
1
回答
TypeError: predict()获得意外
的
关键字参数'callbacks‘
python-3.x
、
machine-learning
、
keras
、
time-series
我使用
的
是
Keras
2.2.4版本与tensorboard 1.10.0和tensorflow 1.10.0在Python3.6版本中。但是我
不能
在
预测
方法上使用回调。我有一个保存
的
模型
,所以我首先加载了
模型
,然后尝试
预测
测试
数据并将其显示在张量板中。它抛出了一个错误,但根据
keras
文档
的
预测
函数如下所示:
预测
(x,batch_size=None,verbo
浏览 11
提问于2019-05-09
得票数 1
回答已采纳
1
回答
用
Keras
对多时间序列输出进行多步
预测
keras
、
time-series
、
lstm
我有一个数据集,如下所示:每一列都是不同
的
数字特征。每一行代表一个时间戳。我想要创建一个LSTM
模型
,它可以对所有特性
的
未来时间步骤进行
预测
。例如,我想使用第一个2000示例来训练我
的
模型
,并使用下一个1000来
测试
它。问题是我不知道如何进行。 因为我们在这个数据
集中
没有y
的
值
,所以我考虑通过将时间t+1移到t有一个新
的
列y来创建它们。之后
的
问题是,我不知道如何使用
K
浏览 0
提问于2018-03-08
得票数 0
2
回答
软极大
值
层置信度
的
计算
tensorflow
、
keras
、
confidence-interval
、
softmax
我正在做一项多级别的计算机视觉分类任务,并使用CNN将FC层叠加在上面,使用softmax激活,问题是,如果我
预测
了一个岩石图像是什么,它将返回一个高概率
的
概率,因为使用softmax激活返回压缩在0到1之间
的
概率分布。我可以用什么来确定我
的
模型
概率输出
的
可信度,来判断我是否可以依赖这些概率。PS:我不想添加no_label类 是否可以使用拥有
模型
的
两个输出,pre_softmax和softmax输出,而不根据线性激活(即pre_softmax层)更新
浏览 8
提问于2022-08-23
得票数 1
1
回答
在
Keras
中,在您训练有状态
的
LSTM
模型
之后,您是否需要在
预测
值
时重新训练
模型
?
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
deep-learning
我一直在尝试用
keras
创建一个
keras
,我很好地理解了训练
的
部分,但我不知道
预测
的
部分。现在,我们只剩下一个
模型
和一些
测试
数据。问题从这里开始。我们
测试
第一个数据池。 它返回一个猜测
的
值
。好
的
。我们
浏览 2
提问于2021-02-02
得票数 3
回答已采纳
1
回答
CNN总是为二进制分类
预测
0或1。
keras
、
tensorflow
、
cnn
我在
Keras
建立了一个
模型
: tf.
keras
.layers.Conv2D(U1, (3, 1), activation我所做
的
是,特别是:标准化训练和验证集,除以样本中
的
最大
值
; 使用U1、U2和U3
的
各种组合对网络进行培训,以找到确保最佳性能<
浏览 0
提问于2019-10-02
得票数 0
回答已采纳
1
回答
MLP
Keras
预测
的
循环程序
machine-learning
、
python
、
keras
、
regression
、
prediction
我正在一个时间序列数据应用程序上试验
Keras
(有点初学者),在这个应用程序中,我创建了一个回归
模型
,然后将其保存在不同
的
Python脚本上运行。我所处理
的
时间序列数据是小时数据,我使用
Keras
中保存
的
模型
来
预测
数据
集中
每小时
的
值
。(data = CSV文件读入熊猫)有一年
的
时间序列数据,有8760个(一年中
的
小时)
预测
,最后我试图总结<em
浏览 0
提问于2019-03-28
得票数 1
回答已采纳
2
回答
改进LSTM时间序列
预测
keras
、
time-series
、
regression
、
lstm
在LSTM网络中,我
的
时间序列
预测
结果很差。我正在寻找任何改进
模型
的
想法。上面的图表显示了真实数据和
预测
。真实数据是光滑
的
锯齿形,从0到1。然而,
预测
很少达到0或1。
预测
数据
集中
的
分布很少达到0或1,并且
集中
在0.5左右。然而,真实数据
集中
的
分布是均匀分布
的
。📷 下面是建立在
keras
中
的
LSTM<
浏览 0
提问于2018-03-20
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何解决加载
模型
以获得新
预测
的
问题?
python
、
tensorflow
、
keras
、
model
、
save
我训练了一个
模型
并将它保存为import os model.save(''),我想使用我
的
模型
对新
的
测试
集进行
预测
,所以我用model = tf.
keras
.models.load_model('')加载它它向我展示了在加载
Keras
模型
时检测到Tf2.5之前保存
的
这个waring (WARNING:tensorflow:SavedModel。请确保使用model.save()
浏览 2
提问于2021-08-26
得票数 3
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