我用熊猫来使用.txt文件和flow_from_dataframe来帮助我读取文件夹中的图片。
这是我的密码:
import keras
import pandas as pd
from keras_preprocessing import image
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
datagen = image.ImageDataGenerator(rescale=1./255)
data = pd.read_csv('/directory/clipart_train.txt', sep
这是我的联邦学习测试的代码
from __future__ import absolute_import, division, print_function
import os
import collections
import warnings
from six.moves import range
import numpy as np
import six
import tensorflow as tf
import tensorflow_federated as tff
from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping, Reduc
下面是输入到神经网络的数据值的图像:
正如你所看到的,这是dl问题,我尝试使用它进行分类,我创建了两个隐藏层,每个层中有2个神经元。
import keras
# initialsing the ann
from keras.models import Sequential
# to add different layers to ANN
from keras.layers import Dense
classifier=Sequential()
classifier.a
我不介意是YAML、JSON、.ini还是其他什么。
用户应该能够通过以下配置文件在调用函数时更改值:
import tensorflow as tf
# config file reading happens here (expected scenario):
f = read_the_config_file()
reduction = f["reduction"] # retrieved the reduction value
# pass `reduction` to the loss function:
loss = tf.keras.losses(reducti
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=
这不是我所期望的!
我在上训练过CNN。精度接近于~0.93,总的来说,它在单数图像上测试的效果很好。因此,如果我用包含单个数字的图像测试模型,如下所示:
对于接近1的预期类概率,它工作得很好。但是,如果我给模型提供一些随机图像,比如一些house或lion,它仍然可以预测一个概率接近1的类,我无法理解原因。它应该预测每个班的概率都很低。
这是我创建网络的方式。
import tensorflow.keras as keras
model = keras.Sequential()
# First Conv Layer
model.add(ker
我有一个庞大的数据集。当我处理这样的数据集时,我通常的方法是使用numpy存档将其拆分成多个微小的数据集,并使用生成器来处理它们。有没有其他的替代方案呢?我还想将随机运行时图像增强与Keras图像预处理模块结合起来,这也是一个生成器类型的函数。我如何流传输这两个生成器进程?Keras图像增强模块的链接如下所示。https://keras.io/preprocessing/image/ 我目前的数据流生成器如下所示: def dat_loader(path, batch_size):
while True:
for dir, subdir, files in os.wa