我在CodeCademy上编程,结果被卡住了。我找不到答案,终端机正在展示一些奇怪的东西。该项目旨在对新冠肺炎、肺炎和正常肺的图像进行分类。希望你能帮我。
代码:
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopp
我正在尝试实现一个基于Tanh激活的自定义激活函数(pentanh)。但是,当我将这个函数添加到我的模型中时,它会引发一个ValueError。 自定义激活函数: import tensorflow.keras.backend as K
from tensorflow.keras.layers import Layer
class Pentanh(Layer):
def __init__(self, **kwargs):
super(Pentanh, self).__init__(**kwargs)
self.supports_masking =
我正在尝试对属于10个类的一些图片数据训练一个简单的模型。图像是黑白格式(不是灰度),我使用image_dataset_from_directory将数据导入到python中,并将其拆分成验证/训练集。我的代码如下: 我的导入 import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import os
import PIL
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras.m
我尝试制作一个卷积神经网络,以便对狗和猫进行分类。我在标题中提到了错误。 根据我的搜索,一些人说这个错误属于tensorflow和keras库的不同版本,另一些人说这是一个语法错误。我会在这里留下我的代码,告诉我我在哪里犯了错误。 #IMPORTING LIBRARIES
import tensorflow as tf
import pandas as pd
import keras
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
#IMAGE DATA PREPROCESSING
#preprocessing the
我正在尝试在tf.keras (tf版本1.14)中实现梯度反转层。我使用tf.custom_gradient定义了一个自定义渐变,但是grad函数从未被调用过,结果是错误的。 我正在使用下面的代码来测试层 from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense
from tensorflow.keras import backend as k
import tensorflow as tf
tf.enable_eager_execution()
import num
我试图在多个位置的SENet网络中间包括VGG16模块,然后使用Imagenette数据集对模型进行训练。然而,我得到了0的准确性。我只是一个初学者,可以帮助我解决这个问题。
我定义了senet块,然后嵌入到多个位置,创建了数据集,并且只使用其中的一部分来减少训练时间,最后将模型与训练和测试数据相匹配。
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16 as Model
from tensorflow.keras.applications.vgg16 import preprocess_i
在这里,我正在实现一个VGG-19变体代码,它提供了一个作为OOM的错误,如何修复它呢?
代码环境已在Google中创建,请说明我如何使用GPU资源?GPU资源已经连接在创建的环境中,请告诉我如何编写访问它的代码?
Python代码:
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
import numpy as np
import cv2
import o
我考虑过的一些方法: 从模型类Sampled softmax in tensorflow keras继承 从Layers类How can I use TensorFlow's sampled softmax loss function in a Keras model?继承 在这两种方法中,模型方法更清晰,因为层方法有点老生常谈-它将目标作为输入的一部分,然后再见多输出模型。 我希望在model类的子类化方面得到一些帮助--具体地说: 1)与第一种方法不同的是,我想要在指定标准keras模型时接受任意数量的层。例如, class LanguageModel(tf.keras.Mode
我用Tensorflow编写了人脸分类器程序。在这个项目中,首先我有两个脸,所以我使用binary_crossentropy作为损失函数。当我决定添加更多的面孔时,我从binary_crossentropy切换到了categorical_crossentropy。
我的代码:
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import cifar10
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from tensorflow.keras.m
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
我在拟合一个Keras模型时遇到了这个错误,这个模型是用它的函数接口定义的(继承自tf.keras.Model):
AttributeError: 'Model' object has no attribute '_output_tensor_cache'
我怎么才能修复它呢?下面是重现它的最小代码片段,然后是错误的完整堆栈跟踪。这个错误发生在调用Model.fit()时,甚至在它进入Model.__call__()的实现之前。
我使用的是tensorflow-gpu (1.7.0)。
import tensorflow as tf
import numpy a
我是ML的新手,所以我真的不知道在做什么,我不知道logits在代码中意味着什么,我甚至还没有编写logits,我只是遵循了一个YouTube教程来让自己熟悉这个环境。这是完整的代码,谢谢你的帮助。我知道stackoverflow上已经有这样的帖子了,但我不认为它适用于我的情况,也许它适用于我的情况,我不知道,但我仍然不知道如何实现它,所以请在这里帮助我,我正在努力:) tnx代码: from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from tensorflow.keras.preprocessing i
我对Tensorflow相当陌生,我做了一个简单的程序来确定猫和狗之间的区别。当我运行它时,我的准确度总是在50%左右,损失减少。这与验证损失验证的准确性是一样的。验证损失不断减小,但验证精度始终为.45。这是我的密码:
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras.preprocessing.image import
这是我为CNN创建的代码,但我注意到损失/时期图上的这些峰值,我无法解释。我尝试了adam optimizer,但结果仍然相同。我试图对恶性或良性乳腺肿瘤进行分类,但我的数据集有点小,只有3390张照片。 # -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed Dec 18 16:05:12 2019
@author: Panagiotis Gkanos
"""
import numpy as np
import tensorflow as tf
from
我是Tensorflow的初学者,我试图创建一个CNN来对图像进行分类,这是我的训练模型的代码:
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense,Dropout,Activation,Flatten,Conv2D,MaxPooling2D
import pickle
from tensorflow.keras import backend as K
X=pickle.load(open("X.pickle
import tensorflow as tf
import tensorflow.keras
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten, Conv2D, MaxPooling2D
import pickle
import numpy as np
from keras.models import model_from_json
from keras.models import load_model
i
我正在使用谷歌的tensorflow和colab notbook加载一个神经网络。我删除了输出层的完全连接的层,并添加了另一个仅与一个神经元完全连接的层,然后冻结了另一层。我正在使用tf.keras.application.MobileNetV2和mledu-datasets/cats_and_dogs。我只想训练这个添加的输出层,但我得到了一个‘错误’。我想我必须添加一个池化层,使用
我的代码如下:
model = tf.keras.applications.mobilenet_v2.MobileNetV2(input_shape=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH ,3), al