我正在使用Tensorflow1.14.0 1.14.0在Ubuntu虚拟机中加载一个独立的VGG19,如下所示:
VGG19 = scipy.io.loadmat(path_VGG19) #stored in my disc
VGG19_layers = VGG19['layers'][0]
然后将其传递给函数_conv2dWithRelu():
def _conv2dWithRelu(prev_layer, n_layer, layer_name,VGG19_layers):
# get weights for this layer:
weights = V
我在keras中有一个非常简单的模型。我定义了一个函数来获取vgg19网络,然后将其与扁平层和致密层连接。当我打印模型摘要时,它没有显示vgg19网络中的每一层。有没有什么方法可以在不改变vgg19函数的情况下显示这一点?任何建议都是值得感谢的。
import keras
from keras.layers import Input, Dense, Flatten
from keras.models import Model
input = Input(shape=(32,32,3), name="main_input")
def Model_vgg19(input_sh
在试图导入VGG19模型时,下面的代码会生成非张量输入的错误。尽管我正在跟踪另一个代码片段。
代码:
from keras.applications.vgg19 import VGG19
import keras.backend as K
from keras.models import Model
import imageio as iio
image_shape = (384,384,3)
vgg19 = VGG19(include_top=False, weights='imagenet', input_shape=image_shape)
vgg19.trainabl
我正在尝试用VGG16和VGG19创建一个类似于这里提到的塔(How to have parallel convolutional layers in keras? )。我正在使用flow_from_directory从as目录中读取图像,用于训练和有效。我将使用预先训练好的imagenet权重加载VGG16和VGG19,然后将这些层合并为其他一些模型的输入。我在尝试弄清楚如何将相同的输入馈送到多个模型时遇到了问题。我在我正在使用的一个论坛中遇到了这个生成器函数。这将把多个图像作为输入提供给网络。然而,对于我的情况来说,这似乎有点过头了。 def generate_generator_mul
import numpy as np
import pandas as pd
import os
import tensorflow as tf
import keras
from keras.applications import VGG19
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
import cv2
请帮助
假设我已经在imagenet上预先训练过的VGG19中输入了一个图像,如下所示:
from tensorflow.keras.applications.vgg19 import VGG19
from tensorflow.keras.preprocessing import image
from tensorflow.keras.applications.vgg19 import preprocess_input
from tensorflow.keras.models import Model
import numpy as np
base_model = VGG19(weights=
在Keras中通过TimeDistributed使用预先训练好的VGG19时,我遇到以下错误:
TypeError: can only concatenate tuple (not "list") to tuple
这是在windows、Keras、python3.6中
def build_vgg(self):
img = Input(shape=(self.n_frames, self.img_rows, self.img_cols, 3))
# Get the vgg network from Keras applications
vgg = VG
我试图在vgg19网络中添加一个密集的层,但是它给了我下面的错误。有人能帮我吗?
import tensorflow
from tensorflow.keras.applications.vgg19 import VGG19
model = VGG19()
x = tensorflow.keras.layers.Dense(10,
activation="relu",name="",trainable=True)(model.layers[-1])
model = tensorflow.keras.Model(inputs = model.layers
我有一个由两个LSTM组成的模型,上面有一个密集的层。当我保存模型并重新加载它以进行更多训练时,我收到一个警告:没有传递给第一层的input_shape的顺序模型无法重新加载它们的优化器状态。因此,您的模型从一个新初始化的优化器开始。我不明白为什么我在模型中定义输入形状时会收到这个警告。 # create data feeder from (1m,6) and (30k,3) datasets
def windowed_dataset(series, results, window_size=120, batch_size=1024):
data = tf.data.Dataset.
我按照this guide中的步骤将预训练的keras模型转换为与Tensorflow.js一起使用 现在,当我尝试使用以下命令将其导入javascript时 const model = tf.loadModel("{% static "keras/model.json" %}"); 出现以下错误: Uncaught (in promise) Error: Unknown layer: GaussianNoise. This may be due to one of the following reasons:
1. The layer is defined
这个问题是关于确保预测时间输入的图像与在训练时间内输入的图像在相同的范围内。我知道,通常的做法是重复在训练时间内完成的相同步骤,以便在预测时间处理图像。但在我的例子中,我在训练期间在自定义数据生成器中应用了random_trasnform()函数,在预测时间内添加该函数没有意义。
import cv2
import tensorflow as tf
import seaborn as sns
为了简化我的问题,假设我正在对在自定义数据生成器中读取的灰度图像进行以下更改。
img_1是数据生成器的输出,应该是VGG19模型的输入。
# using a simple augmenter
augm
我正在使用预先训练好的VGG19来训练模型。在训练时,我得到了92%左右的良好准确率(包括训练和验证)。 vgg19 = VGG19(input_shape=IMAGE_SIZE, weights='imagenet', include_top=False)
for layer in vgg19.layers:
layer.trainable = False
x = Flatten()(vgg19.output)
prediction = Dense(len(folders), activation='softmax')(x)
model = Mod
我正在尝试使用VGG19在keras.applications上使用迁移学习示例。我正在尝试在cifar10数据集上进行训练,所以有10个班级。我的模型(在概念上)很简单,因为它只有VGG19减去前三层,然后是一些额外的可训练的层。 import tensorflow as tf
from keras.utils import to_categorical
from keras.applications import VGG19
from keras.models import Model
from keras.layers import Dense, GlobalAveragePoolin
我正在尝试编写一个模型,从128项提案中提取出10个感兴趣的区域,并将它们输入一个密集的层:
# x is an input tensor of size [None, 128, 4].
# scores is the corresponding [None, 128] score vector.
indices = tf.image.non_max_suppression(x, scores, 10)
x = x[indices]
x = tf.keras.layers.Flatten()(x)
x = tf.keras.layers.Dense(20)(x)
当我将其包装在一个kera
我想解决我的错误,一些tensorflow软件包,我已经安装,但我不明白什么不工作。请帮帮忙。
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
from tensorflow.keras.applications import Xception # TensorFlow ONLY
from tensorflow.keras.applications import VGG16
from tensorflow.keras.applicat