此link的tensorflow教程(请参阅“训练模型”部分)表明,可以向tf.keras.model.fit提供数据集(数据、标签)。然而,当我将我的数据集分配给val_data时,如下所示,无论训练状态如何,验证数据的损失都是0 (见下图)。¨ history = model.fit(
train_ds,
validation_data=val_ds,
epochs=EPOCHS,
verbose=1,
) IMAGE: Result of training from history, the validation
在阅读this和this answer时,我了解到在TensorFlow2.0上使用非动态模型时,Keras将使用AutoGraph。但是现在编写一个回调来获取训练期间变量的历史记录, class TrainHistory(tf.keras.callbacks.Callback):
def on_train_begin(self, logs={}):
self.vars = []
def on_batch_end(self, batch, logs={}):
self.vars.append([v.numpy() for v in self.
尝试时,我编写了以下模型并运行它。输出如下所示。为什么对NaN期望值的训练步骤被loss_0_where_nan掩盖(历史记录表明损失确实被评估为0.0),仍然在hidden和max_min_pred的权重矩阵中引入NaN权重?首先,我认为这可能是单个参数学习与输出值的某种权重,我认为这可能是特定于Adadelta优化器的。但这也会发生在SGD上。
import keras
from keras.models import Model
from keras.optimizers import Adadelta
from keras.losses import mean_squared_erro
当我的损失低于某个值时,我使用回调来停止训练。一旦训练结束,我在训练输入上调用predict()方法,然而,当我手动计算损失函数时,我得到了一个非常糟糕的结果。使用predict()是错误的吗?还是我做错了什么?
import numpy as np
import random
import tensorflow as tf
from sklearn.metrics import mean_squared_error as my_mse
class stopAtLossValue(tf.keras.callbacks.Callback):
def on_epoch_end(s
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
我在用TensorFlow/Keras训练CNN我使用0到1之间的MinMaxScaler对输入(X)和输出(Y)数据(在我的问题中有2个输入和3个输出)进行了标准化,如下所示:
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler # For normalizing data
scaler = MinMaxScaler() # Define limits for normalize data
X = scaler.fit_transform(X) # Normalize input data
Y = scaler.fit_transform(Y) #
我训练了一个数字图像并制作了一个模型文件。
相应的调味汁如下。
import os
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
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