据 on tf.keras.layers.Conv2D说,
当使用此层作为模型中的第一层时,提供关键字参数input_shape (整数元组,不包括样本轴),例如input_shape=(128、128、3)用于data_format="channels_last“中的128x128 RGB图片。
但是实际上,没有input_shape,它确实可以在图形执行和急切执行环境中工作。
在图形执行中,
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, Flatten, Dense
class CN
我已经在一个名为ml的conda环境中安装了tensorflow。我打开Anaconda提示并激活环境来运行我的代码。然后,我输入tensorboard --logdir="C:\Users\cyh\Documents\Programming\Python\tensorflow\logs\Cats-vs-dogs-CNN_1537350313\",但它显示错误。不管我在tensorboard后输入什么参数,它基本上都会显示相同的错误。错误是
Fatal error in launcher: Unable to create process using '"c:\
当我学习CNN的时候,我发现博客就像blow
他使用C语言做cnn,这是参考Matlab DeepLearnToolbox cnn。代码就像blow
//---forward Propagation,InputData is image data
void cnnff(CNN* cnn,float** inputData)
{
int outSizeW=cnn->S2->inputWidth;
int outSizeH=cnn->S2->inputHeight;
int i,j,r,c;
//---the first
我正在训练一个由CNN和RNN组成的模型,输入到不同的输入,输出将被输入到FCN。现在的问题是:
我可以在CPU上运行CNN,在GPU上并行运行RNN吗?
与Tensorflow一样:
with tf.device('/cpu:0'):
CNN...
with tf.device('/gpu:0'):
RNN...
import cv2, pickle
import numpy as np
import tensorflow as tf
from cnn_tf import cnn_model_fn
执行此代码库后,我将得到以下错误:
(tensor) E:\codes\Sign-Language-master>python recognize_gesture.py
Traceback (most recent call last):
File "recognize_gesture.py", line 4, in <module>
from cnn_tf im
我正在使用一个一维CNN作为我的表格数据集,但当我训练我的自定义模型为二进制分类问题,我得到一个错误。
下面是我的代码:
#splitting the datasets for training and testing process
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size =0.3, random_state=42)
#size for the sets
print('size of
我使用以下代码:
from tensorflow.keras.regularizers import l2
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Add, Conv2D, MaxPooling2D, Dropout, Flatten, Dense, BatchNormalization, Activation
from tensorflow.keras import activations
CNN_model = Sequential()
# The First B
我正在尝试为我用flask构建的TensorFlow模型服务。当我运行flask代码时,它出现了这个错误:我重新安装了conda,但是这个错误仍然存在。现在的问题是,即使我导入tensorflow,也会出现这个错误。我在另一台设备上试过,它没有conda,只有vanilla python。同样的错误也出现了。
我将在这里发布整个错误:
>>> import tensorflow as tf
2021-05-18 13:20:02.804699: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] C
我希望有一些代码,卷积神经网络将在没有Tensorflow或theano或Scikit等的情况下实现。我在google上搜索,但google有时太疯狂了:),如果我写"CNN without Tensorflow“,它只是抓取tesorflow部分并显示使用tesorflow的所有结果:(如果我跳过tensorflow,它再次向我显示一些类似的结果。有什么需要帮忙的吗?
我正在处理一个程序,当我运行它时,我会得到以下错误:
'Could not interpret optimizer identifier: {}'.format(identifier))
ValueError: Could not interpret optimizer identifier: <keras.optimizer_v2.adam.Adam object at 0x0000023F5EEF4CF8>
我不知道如何解决它,它是我的问题,还是外部的我。问题出现在第132行,我只写了74行:
Python version: 3.6.0
Tensorflow v
import sys
import os
import tensorflow
import keras
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from tensorflow.keras import optimizers
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dropout, Flatten, Dense, Activation
from tensorflow.kera
我是刚和Keras一起工作的。代码工作正常,但我想知道时代中所显示的值的含义。我使用以下代码。
如果上面写着46/46和226/277,这些数字的含义是什么?为什么2出现在通常只出现的情况下,例如100/100
import sys
import os
from tensorflow.python.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from tensorflow.python.keras import optimizers
from tensorflow.python.keras.models import Sequenti
我试着用我拥有的36个核心来训练一个CNN模型。我正试着跟随:
但是它并没有使我的代码更快,我也不确定它是使用了所有的导航核心,还是只使用了一个核心,其余的都没有使用。
我的代码是:
模型是用Keras ==>定义的
import tensorflow as tf
from keras.backend import tensorflow_backend as K
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
K.set_session(sess)
CNN_Model = CNN_model()
E