我想评估tensorflow模型的自定义输入,如何做到这一点?我有下面的工作tensorflow代码
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.layers import Flatten, Dense
import numpy as np
import pandas as pd
all_data, all_labels = np.resize(np.linspace(0,50,100),[1000,3]), np.random.randint(0,2,[1000])
def build
我正在尝试使用TensorFlow进行多输出回归。我在Excel中有一个数据集,其中包括一列输入点和2列输出。
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我将所有数字转换为NumPy对象。我试图做一个基本的回归,但准确性总是1.0,我也想画一个图表,但不知道从哪里开始。有人能帮忙吗?我的密码在这里:
import os
import numpy as np
import tensorflow as tf
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from keras.models impor
我想创建一个基于MLP的自定义CNN模型(多尺度),由几个并行的小网络(胶囊)组成。这些简单的小网络被实例化为每个卷积尺度(即3x3,5x5 )的自定义图层(conv2d->Flatten->Dense)。这些胶囊网络的目的是使用CNN模型产生中间损失意识,以减少总体损失。我写了一些粗略的代码,但我不能写正确的代码来使用这些胶囊计算局部损失。代码如下:
from tensorflow.keras import layers
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorf
我正在尝试使用Keras的functional API来处理多个输入,并使用自定义的损失函数RMSLE。下面是我的代码: import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import *
from tensorflow.keras.models import Sequential, Model
from tensorflow.keras import backend as K
from tensorflow.keras.losses import MeanSquaredLogarithmicError
def rmsle(y_tru
我的数据X有一个keras模型。使用的代码是:
X=np.array(data[['tags1','prx1','prxcol1','p1','p2','p3']].values)
t=np.array(data.read.values)
n=np.array(data.read.values)
import keras
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3'
import tensorflow as
我正在学习神经网络,并试图从零开始建立自己的CNN模型。目前,我正在研究斯坦福狗数据集和20000张照片。我已经做了一个模型,而且成本已经很低了。但准确度很低,虽然我不明白原因。
在这里,我做数据增强:
import os
import time
import zipfile
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras # Tensorflow high-level api
from tensorflow.keras import layers
from keras import optim
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
我读到了TensorwFlow (tf)用户文档中的最小平方错误(MSE)。
当我硬编码MSE并打印计算出的每个损失时,我观察到一个与tf报告的值不同的值。
import numpy as np
import random
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
m = 200
n = 5
my_input= np.random.random([m,n])
my_output = np.random.random([m,1])
def obj(y_true,y_pred):
loss = tf.keras.
我正在尝试为我用Keras编写的模型编写一个像素加权损失函数,但在TensorFlow 2.0中似乎不再可能了,即除了y_true和y_pred之外,不可能有其他输入的损失函数
我以前是这样写的:
from tensorflow.keras.layers import Input, Conv2D
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from tensorflow.keras import backend as K
def my_keras_model():
input = Input((256,256,1), name='in
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
我正在将一个keras模型移植到torch上,并且在一个softmax层之后,我很难复制keras/tensorflow的'categorical_crossentropy'的确切行为。我有一些解决这个问题的方法,所以我只想了解tensorflow在计算绝对交叉熵时计算的是什么。
作为一个玩具问题,我建立了标签和预测向量。
>>> import tensorflow as tf
>>> from tensorflow.keras import backend as K
>>> import numpy as np
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我正在使用TensorFlow 2和Keras训练一个国际象棋程序。以前,如果我将数据加载到与模型训练相同的脚本中,我就可以做到这一点,但随着数据集变得更大,挑选数据然后重新加载它的速度会快得多。当我这样做的时候,我现在得到了这组错误,即使在将我的模型修剪到1层以简化问题之后。
有没有人能解释一下“Condition x == y not hold element wise”错误信息的含义?
代码如下:
import tensorflow as tf
import numpy as np
import pandas as pd
import chess
from util import *
f
我正在Google上练习密集神经网络,在做model.fit时出现了这个错误。
以下是整个代码:
我从谷歌驱动器导入数据,并将数据传递给熊猫。
import functools
import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')
train_file_path = "/content/drive/My Drive
我使用的是EfficientNetV2B0,一切都很完美,直到我试着适应这个模型。在train_generator上,我尝试了class_mode =‘稀疏’,以及class_mode =‘分类’,它抛出了不同类型的错误消息。我花了几天时间,但我解决不了,有人能帮忙吗?
在这里,完整的错误消息:
ValueError: in user code:
File "/Users/ba/opt/anaconda3/envs/tensorflow/lib/python3.8/site-packages/keras/engine/training.py", line 1051, in t
我尝试使用内置的TensorFlow函数作为损失函数来编译我的模型。这是因为从numpy数组到张量的变化,还是与函数有关。我的代码:
import numpy as np
from pandas import read_csv
from keras.utils import to_categorical
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Embedding, Flatten, LSTM, TimeDistribu