来自keras文档: https://keras.io/getting-started/faq/#how-can-i-obtain-the-output-of-an-intermediate-layer from keras.models import Model
model = ... # create the original model
layer_name = 'my_layer'
intermediate_layer_model = Model(inputs=model.input,
outpu
我试图定义Lambda层Keras,如下所示:
首先,计算图像的小波变换,然后将其合并在一起的函数:
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.layers import Activation, Dropout, Flatten, Dense
from keras.layers import BatchNormalization
from
我正在开发Tensorflow的定制模型。我正在尝试实现来自的虚拟对抗性培训(VAT)模型。该模型在分类任务中使用了标记数据和未标记数据。因此,在模型的train_step中,我需要将批处理的数据划分为标记(0或1)或未标记(-1)。在使用run_eagerly=True编译模型时,它似乎像预期的那样工作,但是当我使用run_eagerly=False时,它会给出以下错误:
ValueError: Number of mask dimensions must be specified, even if some dimensions are None. E.g. shape=[None] i
我需要在Keras中计算模型输出wrt输入的导数。
我想在损失函数中添加一个正则化函数。正则化器包含分类器函数的导数。所以我试着取模型输出的导数。该模型是一个具有一个隐层的MLP。数据集是MNIST。当我编译模型并接受导数时,我得到的结果不是导数,而是导数函数。
我也看到过类似的帖子,但也没有得到答案:
这是我的密码。请帮我解决这个问题。
import keras
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras impor
from keras import backend as K
from keras.datasets import mnist
from keras.layers import Input, Dense, Lambda, Layer, Add, Multiply
from keras.models import Model, Sequential
original_dim = 784
inputs = Input(shape=(original_dim,))
x = Dense(e_dim1, activation='relu')(inputs)
eps1 = Inpu
似乎训练后量化对某些模型结构有效,而对其他模型结构无效。例如,当我运行我的代码时 model = keras.Sequential([
keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
keras.layers.Dense(10)
])
# Train the digit classification model
model.compile(optimizer='adam',
los
我不知道为什么没有定义模型
从这里拿来的
代码:
from classifiers import *
from pipeline import *
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
classifier = Meso4()
classifier.load('Meso4_DF')
给出错误:
classifier = Meso4()
NameError: name 'Meso4' is not defined
当我尝试训练我的对象检测模型时,我得到了以下错误:
Traceback (most recent call last):
File "train.py", line 53, in <module>
from object_detection.builders import model_builder
File "C:\Users\hp\models\research\object_detection\builders\model_builder.py", line 63, in <module>
from
我为回归问题建立了一个模型,即从9个输入变量中预测一个值。模型的开发是基于Keras库的人工神经网络
在这个使用编译和拟合方法的模型中,我已经预测了输出值。然而,我得到了不好的评价分数。我使用RMSE和R2对模型进行了评估
(已归一化)预测值与标记值之间的RMSE值为0.207,(原始形式)预测值与标记值之间的RMSE值为215,R2为0.40
如何修改我的模型以获得更好的结果(低RMSE和高R2)?或者这个模型可以接受吗?
import keras
model = keras.models.Sequential()
model.add(keras.layers.Dense(36, in
这是我正在尝试建立的一个模型:一个有4个输入的模型,它将它们嵌入并放入得分输出中。
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
H = keras.Input(shape=(1,), name="H")
R = keras.Input(shape=(1,), name="R")
T = keras.Input(shape=(1,), name="T")
N = keras
我试图将LSTM/GRU应用于矩阵X的每个条目。
注意:每个矩阵元素都是时间序列,所以X的形状是(batch_size、行、cols、time_steps、dims)。
y_{i,j}= \begin{cases} 0, & \text{if}\ x_{i,j}\small[0\small] = 0 \\ LSTM(x_{i,j}), & \text{otherwise} \end{cases}
,其中:
x_{i,j} := \text{element (i,j) of matrix X. This element is a tim
我试图创建一个序列模型,它将随机的向量组分类为一个类。该模型一致地将所有组划分为同一个类。
创建数据:每个新闻都有200个随机向量,维数为300。我希望模型能够将每个新闻组分类为一个类。
allnews=[]
for j in range(50):
news=[]
for i in range(200):
news.append(np.random.random(300))
allnews.append(np.array(news))
#allnews= tf.convert_to_tensor(allnews)
当我使用Keras或模型子调用API创建模型,以及使用tf.GradientTape()来训练模型时,请有人指导我如何将模型图记录到张拉板上。
# Get the model.
inputs = keras.Input(shape=(784,), name='digits')
x = layers.Dense(64, activation='relu', name='dense_1')(inputs)
x = layers.Dense(64, activation='relu', name='dense_2')(x
我是深度学习的新手,正在尝试使用Keras在R中构建一个模型。我有20,000个32x32x3图像存储在一个数组中,用于我运行的模型training.When:
model = keras_model_sequential()
model %>% layer_input(shape = c(32,32,3))
我得到以下错误:
Error in py_call_impl(callable, dots$args, dots$keywords) :
TypeError: int() argument must be a string or a number, not 'Sequen
用神经网络结合Tensorflow训练一个简单的已知方程Y=Sin(X)或Y=Cos(X)。我的损失函数正在适当地收敛。。如果损失函数收敛,则表示模型很好地符合我的训练数据集。
然而,当我预测通过论点训练集本身时,模型甚至不能预测到训练数据,这是很奇怪的。,如果损失已经收敛,那么模型应该完全适合火车数据集,但是这里没有发生这种情况。我的代码有什么问题?
X = np.linspace(0,10*np.pi,1000)
Y = np.sin(X)
model = tf.keras.models.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Dense(500,in
我已经在下面的链接中尝试过keras nmt代码:
但是当我试图保存模型时,我得到了一个NotImplementedError:
File "m.py", line 310, in <module>
main()
File "m.py", line 244, in main
encoder.save('/home/zzj/temp/encoder.h5')
File "/home/zzj/tensorflow/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/k
我正在使用AI平台使用Estimator API训练Tensorflow模型。但是,当模型保存检查点并尝试恢复检查点时,它会抛出错误tensorflow.python.framework.errors_impl.NotFoundError: Unsuccessful TensorSliceReader constructor: Failed to find any matching files for gs://path/keras/keras_model.ckpt
这似乎是在Tensorflow中恢复元数据图形的问题,这是会话设置()中的代码。然而,由于AI平台将其从我的配置中抽象出来,我如