我在建模时遇到了这个错误。我不知道这个错误是从哪里来的。 整个算法是用来描述产品(衣服)的。这部分识别衣服的颜色。 数据帧加载正确。 下面我放了很多代码,因为我不知道我到底在哪里犯了错。 # path to the training set
TRAIN_LABELS_FILE = "train/labels.txt"
# path to the validation set
VAL_LABELS_FILE = "val/labels.txt"
# path to the test set
TEST_LABELS_FILE = "test/labels.
我有一个大数据,我传递给一个
generator.flow_from_dataframe(df,...)
但是当我运行它的时候,我
UserWarning: Found 52 invalid image filename(s) in x_col="image". These filename(s) will be ignored.
.format(n_invalid, x_col)
有一种方法可以打印这些无效的图像文件名,或者在df中理解它们的索引?
我试着编码一个区分猫和狗的CNN。我已经设置了我的标签,如狗:0和猫:1,所以我期望我的CNN输出0如果是狗,1如果是猫。然而,它却相反(当它是一只猫时给0,给一只狗一个1)。请检查我的代码,看看我哪里出错了。谢谢
我目前使用python 3.6.8,使用jupyter笔记本(里面的所有代码都是我从jupyter笔记本复制粘贴代码的不同部分)。
import os
import cv2
from random import shuffle
import numpy as np
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator, l
我已经训练了一个双输入神经网络来对图像进行分类,并将权重保存到一个hdf5文件中。 我现在正在尝试加载这个网络并使用'predict_generator‘来查看它在我的测试集上做得有多好。但是,在调用'predict_generator‘时,我得到以下错误: Traceback (most recent call last):
File "load_cnn.py", line 75, in <module>
pred = loaded_model.predict_generator(test_gen, steps=36, verbo
我正在尝试使用keras构建一个图像分类器,而我的数据集的大小要求我使用ImageDataGenerator类及其flow_from_dataframe方法。这是我正在使用的代码。
training = pd.read_csv("dataset/train/training.csv")
training = (training[(training["view_type"].isin(["view_4","view_5"]))])
training = (training[["id", "class
我是Leetcode & Python的初学者,我试图解决Problem问题。下面是Python中传递提交的解决方案
class Solution:
def solveNQueens(self, n: int) -> List[List[str]]:
def isSafe(row, x_col):
# check row
for x in range(n):
if placed[row][x] is True and x != x_col
我有下面的代码,并希望将输出(斜率、截距、r_value、p_value、str_err)舍入小数点后的2位。我怎样才能在这个代码中做到这一点?
for x_col in x_vars:
for y_col in y_vars:
result_dict = {}
temp_df = df[[x_col, y_col]]
temp_df = temp_df.dropna(how='any')
print(x_col)
x = temp_df
我正在通过应用CNN模型进行图像分类(12类图像数据)。因此,İ面临着过拟合的问题,因此İ应用了数据增强。尽管它工作得很好,但是İ面临着一个错误,即 Found 0 validated image filenames belonging to 0 classes.
Found 0 validated image filenames belonging to 0 classes.
Found 0 validated image filenames belonging to 0 classes.
/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras_prepr
我有一个图像列表,以及它所属的类,其格式如下:
list.txt
image1 good
image2 good
image3 good
.
.
.
image4 bad
image5 bad
image6 bad
我使用ImageDataGenerator来分割验证数据:
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255, validation_split = 0.25)
我用熊猫从文件中读取数据:
load_images = pd.read_csv("list.txt", delim_whitespace = True, h
import tensorflow as tf
# H(x) = Wx + b
W = tf.Variable(tf.random_normal([1],name='weight'))
b = tf.Variable(tf.random_normal([1],name='bias'))
X = tf.placeholder(tf.float32)
Y = tf.placeholder(tf.float32)
hypothesis = X * W + b
cost = tf.reduce_mean(tf.square(hypothesis - Y))
o
我正在使用一个经过预先训练的VGG16模型对Google‘using上的10万张图像进行分类。我不确定要为不同的参数选择哪些值来优化Keras‘model.predict_generator和flow_from_dataframe的运行时。似乎没有太多的文档。我尝试用‘只有’~10000个映像来改变测试运行中的队列大小和工作人员数量,但在运行时没有观察到任何显著的变化。
下面提供了一个代码片段。熊猫的数据文件包含了安装驱动器上所有图像的文件位置,以及地面真相标签。该模型是一个现有的VGG16预训练网络。(以后我想比较一下这个网络的性能和我自己的网络。)关于什么时候使用什么设置(batch si
我在两个文件夹中有数据(用10000张图片训练,用1000张图片验证),在每个文件夹里我有10个文件夹(各自的类)。我将所有这些数据放入一个数据框中,以便稍后使用。事实证明,当我在Tensorflow中使用"flow_from_dataframe“时,某些文件夹中的一些图像被假定具有无效的名称,因此被忽略。 我尝试访问Tensorflow之外的任何图像,例如,通过简单地打开图像,当路径完全正确时,我仍然无法访问某些文件 from PIL import Image
im = Image.open("D:\Ensino Superior\ISCTE-IUL\Mestrado em
我一直在练习一些算法问题,几天前在Python 3中看到了以下摘录:
for i, num in enumerate(nums):
n = target - num
if n not in h:
h[num] = i
既然没有定义KeyError,这段代码不应该抛出一个h[num]吗?我认为,当发生这种情况时,我们需要使用collections.defaultdict()来防止KeyError。
我以前见过这篇文章,正如作者所说的那样,它使用defaultdict来避免KeyErrors,但是我在这里看不到它们之间的区别。
targets = collections.d
我想对dataframe中的每一列应用我的自定义ecdf函数,然后根据返回的x,y值绘制ecdf。
自定义函数:
def ecdf(df):
n = len(df)
x = np.sort(df)
y = np.arange(1, n+1)/n
return x, y
我在for循环中的尝试:
for col in sj_interpol_data.columns:
x_col, y_col = ecdf(col)
ax = plt.figure()
ax = plt.plot(x_col, y_col, marker='.',
我最近将我的Colab实例升级到了PNG2.0,并尝试在一批TensorFlow图像上训练序列分类模型。我使用了上列出的!tf_upgrade_v2命令将脚本从TensorFlow 1.14升级到2.0格式。
当我尝试使用下面的model.fit_generator代码训练模型时,随着模型在每个时期的运行,我得到了一个重复出现的非致命的UserWarning行。
# Train the model
history = model.fit_generator(
train_generator,
steps_per_epoch=nb_train_samples // batch_s