我在Keras中训练了一个神经网络,并将其保存为HDF5文件(*.h5)。其目的是对数据进行分类,并直接在树莓派零上区分几个类别,这是通过使用GrovePi屏蔽的格罗夫传感器获得数据。我想使用经过训练的Keras模型对Raspberry Pi实时执行分类任务。但是,不可能在Raspberry Pi Zero上安装Tensorflow,这是使用内置Keras函数加载模型和对传入数据进行分类所必需<em
我正在处理的数据集包含一个8传感器气体传感器阵列的读数。传感器的响应取决于气体刺激(甲烷、乙烯等)。以及气体的浓度(20ppm、50ppm等)。(sensor-array response to 100ppm of Methane) 我的任务是建立一个模型,来预测传感器阵列读数的类别(这个读数来自哪个气体),然后,我想预测气体的浓度。到目前为止,我已经建立了一个基于一维卷积层的分类模型,它成功地将示例分类为四个类别(
我完全是这个领域的新手。我开始使用神经网络进行图像分类。我的问题是我用熊猫装了一排。现在我想看看这张图片是哪种类型的。它有标签0。所以我如何把像素值转换成图像。import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimportseaborn as snsimport os
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