我正在通过IMDB审查分类问题来学习keras
import numpy
from keras.datasets import imdb
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.layers import LSTM
from keras.layers import Dropout
from keras.layers.embeddings import Embedding
from keras.preprocessing import sequence
import os
#
我正在使用Keras提供的预先训练的VGG 16模型,并将其应用于SVHN dataset,这是一个包含10个类别的数据集,编号为0- 10。网络没有学习,一直停留在0.17精度。有一件事我做得不对,但我无法识别它。我的训练方式如下: import tensorflow.keras as keras
## DEFINE THE MODEL ##
vgg16 = keras.applications.vgg16.VGG16()
model = keras.Sequential()
for layer in vgg16.layers:
model.add(layer)
model.l
我正在使用tf.keras.datasets下载CIFAR10DataSet,我想知道这些图像是从哪里下载的。
我一直在搜索是否有一个函数来设置下载图像的位置,但我没有找到任何函数。我在互联网上搜索过,唯一发现的就是如何使用Tensorflow创建自己的数据集。
我的代码是:
from tensorflow.keras import datasets
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.cifar10.load_data()
# Normalize pixel values to be be
我正在使用这个参考项目/论文来预测2D图像的深度估计。我不明白粗略的深度图像(Coarse7)是如何在完全连接的层之后形成的。
我使用的是大小为(576,172)的彩色输入图像
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
import keras
from keras.models import Sequential, Model
from keras.applications import vgg16
from keras.layers import Dense, Dropout, A
问题描述
我有作为指示变量的输入x,并输出y,其中每一行都是一个随机的一个热向量,它依赖于x的值(如下所示的数据样本)。
我想要训练一个模型,它以每列权重的形式从本质上学习x和y之间的概率关系。模型必须“选择”一个,而且只有一个指示器才能输出。我目前的方法是对一个分类随机变量进行采样,并生成一个单一的热向量作为预测。
问题是,当我尝试训练我的Keras模型时,我得到了一个错误ValueError: An operation has `None` for gradient。
我觉得这个错误很奇怪,因为我使用使用tf.contrib.distributions.Categorical的Keras和
我使用PIL库打开一个图像,然后将其转换为数组进行DL操作。然而,我发现打开的图像是模糊的,而不是原来的图像。为什么图像会以这样的方式出现呢?我们能做些什么来解决这个问题?如果有可能的解决方案出现在OpenCV中,那也是值得欢迎的。
我也尝试使用OpenCV,但是我得到了一个断言错误,即
error: OpenCV(3.4.3) /io/opencv/modules/imgproc/src/resize.cpp:4044: error: (-215:Assertion failed) !ssize.empty() in function 'resize'
代码:
from PI
我有每个手势(5个手势)的训练数据700图像, ? 验证测试数据200图像 ? 和测试数据150图像。 ? 我的模型是: def get_model():
"""
Returns a compiled convolutional neural network model. Assume that the
`input_shape` of the first layer is `(IMG_WIDTH, IMG_HEIGHT, 3)`.
The output layer should have `NUM_CATEGORIES` units, one for each ca
我一直在尝试用CNN对VOC2007数据集进行分类。数据集存在不平衡,多个图像具有“person”类,而所有其他类的图像非常少,我的模型一直存在过度拟合的问题。为了过采样,我一直在我的数据加载器中使用WeightedRandomSampler。 weights=[0.00000001,1/112,1/116,1/180,1/81,1/139,1/97,1/376,1/163,1/224,1/69,1/97,1/203,1/139,1/120,0.00001,1/133,1/48,1/111,1/127,1/128]
sample_weights=[0]*len(ds_train)
for
我正在使用Keras构建一个语义分割模型。该模型是完全卷积的,所以当我在特定大小的输入上进行训练时,即(224,224,3),当预测时,模型应该能够接受任何大小的输入,对吗?然而,当我尝试预测不同分辨率的图像时,我得到了一个关于我的合并层中形状不匹配的错误。下面是错误:
(1, 896, 1200, 3)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "predict.py", line 60, in main
n =
我试图从jpeg文件中加载数据来训练卷积网络。图像很大,有2400万像素,所以加载和使用全分辨率是不实际的。
为了将图像转换成更有用的格式,我尝试加载每个图像,重新排列图像,然后将其附加到列表中。一旦完成,我就可以将列表转换为numpy数组,并像往常一样输入到网络中进行培训。
我的问题是,我的数据集非常大,需要大约1秒钟才能恢复每一幅图像,这意味着不可能像我目前实现的那样调整每幅图像的大小:
length_training_DF = 30000
for i in range(length_training_DF):
im = plt.imread(TRAIN_IM_DIR + trai