这就是我想要运行的代码
X_train = data1/255.0
from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer
lb = LabelBinarizer()
trainY =lb.fit_transform(label)
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import AveragePooling2D
from tensorflow.keras
在keras的所有代码示例中,我看到输入形状是直接传递的,并且推测批处理大小是第一个,例如:
model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_shape=(16,)))
# now the model will take as input arrays of shape (*, 16)
# and output arrays of shape (*, 32)
但是,当涉及到自定义损失时,我看到使用了最后一个轴(轴=-1)。
def loss(y_true,y_pred):
return K.mean(K.square(y_pred
如何在Pytorch中实现这两个Keras模型(受Datacamp课程'Advanced Deep Learning with Keras in Python'的启发 1个输入,2个输出的分类: from keras.layers import Input, Concatenate, Dense
from keras.models import Model
input_tensor = Input(shape=(1,))
output_tensor = Dense(2)(input_tensor)
model = Model(input_tensor, output_te
我试着在我的keras中优化超参数,CNN为图像分类做了准备。我决定使用sklearn中的网格搜索。我克服了从keras flow_from_directory中生成x和y的根本困难,但它仍然不能工作。最后一行ValueError: dropout is not a legal parameter出错 def grid_model(optimizer='adam',
kernel_initializer='random_uniform',
dropout=0.2,
我正在研究tensorflow.keras中的一个不平衡的分类问题。我决定按照this answer on cross validated的建议计算“几何平均分”。我在一个名为imbalanced-learn的包中发现了一个implementation of it,并意识到它不能用作tensorflow.keras.Model.compile(metrics=[])中的指标之一;而且由于我还希望在每次调用时都向它传递一个参数,所以我决定自己实现一个自定义指标并使用它。但是我在测试过程中遇到了一个错误,那就是: AttributeError: 'GeometricMeanScore