我对凯拉斯很陌生。我试图把一个彩色倒置图像输入到一个神经网络中,然后预测真实图像。所以我的x变成了倒置图像,y变成了真实的图像。但是我不知道如何用角角得到输出图像。
这是我的密码。
import numpy as np
from keras.preprocessing.image import load_img
from keras.preprocessing.image import img_to_array
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D,MaxPooling2D,Flatte
我正在使用来自的FGSM方法实现对抗性培训,使用自定义的损失函数:
它在tf.keras中使用自定义丢失函数实现,在概念上如下所示:
model = Sequential([
...
])
def loss(labels, logits):
# Compute the cross-entropy on the legitimate examples
cross_ent = tf.losses.softmax_cross_entropy(labels, logits)
# Compute the adversarial examples
gr
我正在学习StyleGAN体系结构,我对映射网络的目的感到困惑。在最初的论文中,它说:
我们的映射网络由8个完全连接的层组成,包括z和w在内的所有输入和输出激活的维数为512。
也没有任何关于这个网络正在接受任何训练的信息。
就像,它不会产生一些无稽之谈吗?
我尝试过创建这样一个网络(但是使用了一个更小的(16,)):
import tensorflow as tf
import numpy as np
model = tf.keras.models.Sequential()
model.add(tf.keras.Input(shape=(16)))
for i in range(
在通过网络传播图像之前,我正在尝试应用从Keras中的resnet50模块导入的预处理。由于在生成器对象中应用它时出现了错误,所以我将其作为lambda层添加到网络中。
但是,由于模型比我以前训练过的模型更糟糕,当我分别对每幅图像进行预处理时,我比较了这两种方法的结果,它们看起来非常不同,尽管我看不出应用的操作有什么不同。
import keras
from keras.preprocessing import image
from keras.applications.resnet50 import preprocess_input
model = keras.models.Sequent
我试图训练DNN,它收敛到随机(即,从正态分布中提取)函数,但目前网络没有学到任何东西,而且损失被卡住了。是可能的还是我只是在浪费时间?
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import Model
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
n_hidden_units = 25
num_lay = 10
learning_
我是TensorFlow和Keras的新手,我想在Keras中构建一个简单的神经网络,它可以在二进制数从0到7之间(即0-111)。该网络应包括:
1输入层3节点,1隐藏层8节点,1输出层3节点。
这听起来很简单,但我在建立模型方面有问题。我得到以下错误:
ValueError: Error when checking target: expected dense_2 to have shape (1,) but got array with shape (3,)
到目前为止我尝试过的代码:
import plaidml.keras
plaidml.keras.install_backend(
我试图通过神经网络收集一组图像,但我想不出如何让大量的图像集合进入tensorflow模型,因为试图将集合转换为numpy数组会导致内存错误。
我要指出的是,我对坦索弗洛非常陌生。
import numpy as np
from skimage.io import imread_collection
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
def gen(arr):return(i.reshape(400*600*3) for i in arr) # Only used in Attempt2.
la
我正在训练一个神经网络(2个conv层和1个密集的隐藏层)来对24个字母的手语图像进行分类(J和Z没有图像)。使用ImageDataGenerator的flow()函数创建培训和测试数据生成器。利用Keras序列建立神经网络模型。在训练过程中,我会遇到以下错误:
model = create_model()
# Train your model
history = model.fit(train_generator,
epochs=15,
validation_data=validation_generator)
我已经开始学习ML和神经网络的一些大学项目,而我的学习,我遇到了一个问题,在代码,我无法修复。
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow import keras
data = keras.datasets.fashion_mnist
(train_images,train_labels),(test_images,test_labels) = data.load_data()
class_names = ['T-shirt/top'
我试图按照中提出的方法攻击一系列Keras模型。在第5节中,他们指出,攻击的形式如下:
因此,我继续创建了一个预先培训过的Keras模型的集合,如下所示:
def ensemble(models, model_input):
outputs = [model(model_input) for model in models]
y = Average()(outputs)
model = Model(model_input, y, name='ensemble')
return model
models = [...] # list