Tensorflow (Keras) U-Net分割训练失败
TensorFlow是一个开源的机器学习框架，而Keras是一个基于TensorFlow的高级神经网络API。U-Net是一种用于图像分割的深度学习模型，常用于医学图像分析等领域。
当使用TensorFlow和Keras进行U-Net分割训练时，可能会遇到训练失败的情况。训练失败可能有多种原因，下面列举一些可能的原因和解决方法：
- 数据集问题：训练数据集可能存在问题，如标签不正确、数据集不平衡等。解决方法是检查数据集的质量，确保标签正确，并尽量使用平衡的数据集。
- 模型参数设置问题：模型的超参数设置可能不合适，如学习率过大或过小、批量大小不合适等。解决方法是调整超参数，可以尝试不同的学习率、批量大小等参数。
- 训练过程问题：训练过程中可能存在问题，如过拟合、欠拟合等。解决方法是使用正则化技术（如L1、L2正则化）、增加训练数据、调整网络结构等。
- 硬件资源问题：训练U-Net模型可能需要较大的计算资源，如果硬件资源不足，可能导致训练失败。解决方法是使用更强大的计算资源，如使用GPU进行训练。
- 代码实现问题：代码实现可能存在错误，导致训练失败。解决方法是仔细检查代码，确保实现正确，并参考官方文档或相关教程进行调试。
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请注意，以上只是一些可能的原因和解决方法，并不能保证解决所有训练失败的问题。在实际应用中，需要根据具体情况进行调试和优化。
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为什么在Google Cloud ML上训练的TensorFlow模型比在本地训练的模型更准确？
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为什么本地训练的模型的准确性要低得多？本地训练的模型往往比云训练的
浏览 28提问于2018-08-23得票数 0
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这意味着，在进行网格搜索时，我已经使用培训和验证集对
浏览 0提问于2019-08-10得票数 1
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确定哪种深度学习模型体系结构更好
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我正在解决一个特定的分割任务，使用两个版本的U-net架构--第一个是经典的U-net，另一个是注意U-net。目前，我正试图确定哪一个更适合我的特定用例。
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问题是，第三个受过训练的模型可以给我95%的价值。
由于这些“随机”结果的范围，我不知道如何评估体系结构的性能，以及如
浏览 0提问于2021-11-02得票数 1
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用tensorflow和keras并行化数据准备
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我正在使用Tensorflow Keras在GPU上训练一个LSTM模型。在调用model.fit()时开始训练之前，需要大约30分钟才能开始训练过程。我认为在这段时间里，它用CPU的一个核心来准备数据。我说的对吗？如果是，我如何使用多核并行化这个数据准备过程？
浏览 0提问于2020-03-05得票数 0
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设置批处理大小:培训所需内存是验证的两倍
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训练使用GPU内存两倍是真的，因为向前和向后传球，还是这是假的？
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我需要修改我的keras代码才能在gpu上高效运行吗？
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tf_config = tf.ConfigProto( allow_soft_placement=True )
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sess
浏览 18提问于2019-02-08得票数 1
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在教程中，数据集被分成三个不同的集合：(1) data_sets.train、(2) data_sets.validation和(3) data_sets.test。然而，在训练循环中，只使用data_sets.train进行训练。
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# Fill a feed dictionary with the actual set of images and labels
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keras.layers.RepeatVector(10),
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class EarlyStoppingCallback(tf.keras.callbacks.Callback):
def __init__(self, threshold):
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self.threshold = threshold
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accuracy
浏览 28提问于2020-05-29得票数 2
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Kubeflow与其他备选方案
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我试图找出什么时候创建自己的Kubeflow MLOps平台是合理的：
如果你是Tensorflow专卖店，你还需要Kubeflow吗？为什么不只是TFX？编曲可以用气流来完成。为什么要使用Kubeflow，如果您使用的都是scikit-学习，因为它不支持GPU，分布式训练方式？如果您确信要使用Kubeflow，云提供商(Azure和GCP)将提供ML管道概念(谷歌在幕后使用Kubeflow )作为托管服务。当部署自己的Kubeflow环境是有意义的时候？即使您需要部署on，也可以选择使用云资源(云上的节点和数据)来训练模型，并且只将模型部署到on。因此，使用Azure或GCP AI平台作为托
浏览 4提问于2020-03-21得票数 10
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机器学习中的过度拟合术语
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在第50页的“”一书中，作者正在对数据集执行线性回归，并得到：
training set score: 0.67
test set score: 0.66
然后他们说，他们“很可能不适应，而不是过度适应”。
但是，当使用TensorFlow的时，它们使用的是带有神经网络的MNIST时尚数据集，并得到：
training set score: 0.892
test set score: 0.876
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我相信
浏览 1提问于2018-07-29得票数 0
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如何修改keras中的输出以进行反向传播
tensorflow、keras、deep-learning、image-segmentation、unity3d-unet
我有一个用tensorflow编写的U-Net模型，用于解决分割问题。我想用相同数量的训练数据来改进我的分割，我正在考虑在输出中添加一个水平集方法模块，然后计算损失。类似这样的https://arxiv.org/pdf/1705.06260.pdf 但是我不知道如何修改tensorflow中最后一层的输出 def amodel(pretrained_weights=None,
input_size=(512, 512, 1),
act="relu"):
inputs = tf.keras.layers.Input(input
浏览 31提问于2021-03-19得票数 0
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Databricks的深度学习管道中的dataframe/numpy数组转换:可伸缩性问题？
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Databricks的深度学习管道是一个带有Python的星火包，其目的是使来自Tensorflow/Keras的深度学习模型能够在Spark上运行并以DataFrame作为输入。
这听起来很酷，因为这样可以在分布式数据集上以分布式方式运行图像识别(特别是)，从而确保可伸缩性。
然而，在阅读sparkdl包的代码( 的深度学习管道的Python )时，我观察到了一些让我怀疑整个事情的可伸缩性的东西。
首先，sparkdl使用图像文件夹(例如需要分类)作为输入，并将其加载到星火DataFrame中。
然后，为了在这些图像上建立一个深入的学习模型，sparkdl的“拟合”方法做了以下工作。
它
浏览 1提问于2017-09-28得票数 1
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如果学习曲线显示验证误差低于训练误差，预测是否可信？
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我正在使用神经网络(NN)作为我的地球物理学论文的一部分，并且正在使用TensorFlow和Keras来训练我的网络。
我目前的任务是使用神经网络来近似热力学模型，即非线性回归问题。它接受13个输入参数，并输出450个参数的速度剖面(速度与深度)。我的数据由100,000个合成示例(即没有噪声存在)、训练(80k)、验证(10k)和测试(10k)组成。
我已经针对许多不同的架构测试了我的网络:更宽(5-800个神经元)和更深(最多10层)，不同的学习率和批量大小，甚至是许多时期(5000)。基本上所有交易的标准技巧...
但是，令我困惑的是，学习曲线显示验证误差低于训练误差(对于我的所有测试)
浏览 0提问于2019-01-29得票数 2
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基于tf.GradientTape的预训练模型迁移学习不能收敛
python、keras、tensorflow2.0、transfer-learning
我想用keras的预训练模型进行迁移学习
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
base_model = keras.applications.MobileNetV2(input_shape=(96, 96, 3), include_top=False, pooling='avg')
x = base_model.outputs[0]
outputs = layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax)(x)
model = keras.Model(inputs=base
浏览 0提问于2019-07-30得票数 1
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发生异常: ImportError无法导入名称“Rescaling”
python、tensorflow、keras、importerror
我正在尝试训练深度学习模型，但在以下几行中出现了这些错误： from tensorflow.keras.layers.experimental.preprocessing import Rescaling
Exception has occurred: ImportError
cannot import name 'Rescaling' 我正在使用这些版本- python 3.6.10 on Miniconda3
tensorflow-gpu=2.1.0
keras-gpu=2.2.4
cuda 11
cuDNN=8.0.1 关于这个问题的帮助将不胜感激。
浏览 184提问于2020-07-29得票数 0
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为什么需要k倍交叉验证？
machine-learning、cross-validation
我使用k-折叠交叉验证，但不明白它的目的。在分割训练和测试数据集中的数据集之前，通常会对数据集的条目进行随机化。给定训练数据集，进行k次交叉验证，目的是预先估计模型的性能。在随机化的情况下，在交叉验证的循环中，不太可能出现从一次运行到下一次的戏剧性变化。最多可以观察到一些正常的波动。
考虑到交叉验证内部的性能，交叉验证回答了哪些问题？假设表现不佳，是否意味着我们应该放弃训练模式？
如果整个模型的训练时间或其他资源都很昂贵，我就能理解k折叠交叉验证的目的。在这种情况下，将训练集分割到进行验证的k个子集中，可能会为模型的性能提供预测。考虑到即使在大数据上，对整个训练集进行模型拟合是以可接受的时间复
浏览 0提问于2022-03-05得票数 10
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如何将最后一层移动网络的输出提供给Unet模型？
keras、computer-vision、image-segmentation、mobilenet
我试图建立一个图像分割模型，在imagenet数据集上预先训练过的Keras移动网络模型。无论如何，为了进一步训练这个模型，我想在现有的模型中增加U-net层，并且只训练u-net体系结构的层，并以移动网模型帮助作为骨干。
问题:移动网模型的最后一层是维度(7x7x1024)，这是一个RelU层，我希望将其重新构造为(256x256x3)，这可以被U-net输入层理解。
浏览 5提问于2019-12-03得票数 1
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Keras multi_gpu_model返回错误'tensorflow_core._api.v2.config‘没有属性'experimental_list_devices’
python、tensorflow、keras、multi-gpu
我在两个gpu上训练我的unet模型都有问题，
这个模型是一个简单的U-net实现，我知道它是有效的，因为它的testet不是multi_gpu_model
train_generator = zip(image_generator, mask_generator)
with tf.device("/cpu:0"):
# initialize the model
model = unet((512,512,3))
# make the model parallel
model = multi_gpu_model(model, gpus=2)
model.co
浏览 16提问于2020-03-24得票数 1
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