我比较了通过model.evaluate(...)获得的结果和通过numpy获得的结果。正如你所看到的,它们有很大的不同。内核刚刚重新启动。找不到问题所在。
import numpy as np
import keras
from keras.layers import Dense
from keras.models import Sequential
import keras.backend as K
X = np.random.rand(10000)
Y = X + np.random.rand(10000) / 5
X_train, X_valid = X[:8000], X[800
我从AstroNN库加载了一个数据集。因为我认为图像的颜色不是星系形成分类的一个因素,所以我想把所有的数据集转换成灰度,以减小图像的大小。如何对整个数据集执行此操作?
下面是我的代码的一部分,它加载数据集并将其拆分:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import os
import tensorflow as tf
import tensorflow.keras.layers as tfl
from astroNN.datasets import load_galaxy10
from tensorflow.keras imp
我已经向Keras模型传递了一个自定义的丢失函数,在计算rmse分数之前,我正在尝试inverse_transform我的标签。
我用标准定标器转换了形状(n,1)的标签,其中n表示标签中的记录数。
我的代码
# standardization
lab_scaler2 = StandardScaler().fit(label2)
scaled_lab2 = lab_scaler2.transform(label2)
# custom loss function
from keras import backend as k
def root_mean_squared_error(y_true,
我有一个MNIST数据集的分类网络,有10个标签(0、1、2、3、4、5、6、7、8、9),经过培训后,我运行了predict_classes for test_data。我想知道对于test_set中的每个数据,y_pred中每个标签(0、1、2、3、4、5、6、7、8、9)的得分是多少。例如,如果predict_classes说对于第一个数据,标签是"7“,那么7的分数是多少,其他标签的分数是多少(0,1,2,3,4,5,6,8,8,9),我该如何编写它的代码呢?
from keras import models
import numpy as np
from keras imp
嗨,我从头开始编写了一个YOLO模型,然后才意识到我的数据集不适合模型的输出。这就是我的意思:模型输出一个S x S x (B * 5 + C)矩阵。y0的形状是(7,5)。我如何让模型使用我的标签。根据我所知道和阅读的内容,标签以yolo算法的x,y,w,h,objectiveness_score, class_scores格式出现,所以为什么模型将输出3D矩阵,而标签是2d矩阵。 我如何通过使用numpy和keras来解决我的问题?
我正在尝试创建一个联邦学习数据集,我想稍后使用它来训练一组模型(不是针对Fed-avg)。我正在尝试以下方法(此代码可在TFF的官方教程中找到):
emnist_train, emnist_test = tff.simulation.datasets.emnist.load_data()
然后定义一些用于预处理的助手:
def preprocess(dataset):
def batch_format_fn(element):
"""Flatten a batch `pixels` and return the features as an `Or
我目前有175 x事件的地震数据,每个事件有3条痕迹(痕迹是非常规的地震数据阵列)。对于175个样本中的每个样本,我都有地震数据是否是地震的分类标签。我希望将数据格式化为numpy数组进行建模。我尝试过将每个列都是不同的跟踪放入numpy数组的数据帧中。所以列就是“追踪一”,“追踪二”,“追踪三”。这是行不通的。我尝试过很多不同的方法来安排数据与角点一起使用。我现在希望为数据创建一个numpy矩阵,然后用于建模。我曾想过这个形状可能是(175,3,7501)作为(#number of events, #number of traces,#number of samples in trace),
我有一个简单的回归神经网络:
from scipy.spatial.transform import Rotation as R
def nn_model(2):
in = tf.keras.layers.Input(shape=[80, 80, 3])
x = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu')(in)
x = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu')(x)
out = tf.keras.layers.Dense(1, activatio
当我试图在一个带有conv1d层的网络中计算Xw.r.tY的梯度时,我得到的消息是“来自维度3、0、C的无效索引”,进程就会停止。
最小工作实例:
import numpy as np
from tensorflow.python.keras import models
from tensorflow.python.keras import layers
from tensorflow.python.keras import backend as K
inp = layers.Input(shape=(10, 20,))
conv = layers.Conv1D(filters=10, k
我正在处理一个项目,在某个地方,我不得不卸载并重新安装numpy来解决问题,但后来发生了这种情况。
回溯(最近一次调用):
File "ori2.py", line 3, in <module>
import numpy as np
File "/home/tsoi/Documents/environments/testvenv/my_venv/lib/python3.6/site-packages/numpy/__init__.py", line 142, in <module>
from .
我正在使用Kaggle数据集开发一个数字分类器模型:https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer/data?select=test.csv 当使用np.array对象拟合模型时,它工作得很好,但我不能传递tensorflow ds对象。下面是我使用ds对象进行训练/验证数据的代码: import pandas as pd
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from functools import partial
train_df = pd.
我很难将一个简单的Keras张量转换成一个Numpy数组。这是我想要执行的代码:
input = tf.keras.Input(shape=(100, 1), name='input')
inputs = np.array(input)
错误:Cannot convert a symbolic Keras input/output to a numpy array.