我正在尝试微调来自卡格尔核的一些代码。该模型使用预先训练的VGG16权重(通过'imagenet')进行迁移学习。但是,我注意到没有角化酶(博客)推荐的层冻结。一种方法是冻结所有VGG16层,并在编译期间只使用代码中的最后4个层,例如:
for layer in model.layers[:-5]:
layer.trainable = False
据推测,这将使用imagenet权重作为顶层,并且只训练最后5个层。不冻结VGG16层会带来什么后果?
from keras.models import Sequential, Model, load_model
from k
我使用带有tensorflow后端的Keras。
Keras还会为我设置了trainable = False的图层计算渐变吗?
我还没有观察到深度网络(如Resnet-50)在我修复大部分层时的加速效果。看起来仍然在计算固定层的渐变,但它们的值乘以0。有人能肯定地告诉我这是真的吗?
这是一个小型网络的例子,其中我修复了第一层。
import numpy as np
import keras
import keras.applications.resnet50
x = keras.layers.Input(shape=(5,))
y = keras.layers.Dense(5)(x)
z
我想将scipy stats函数作为Keras神经网络中的一层应用,如下所示: from scipy import stats
class BoxCox(layers.Layer):
def call(self, inputs):
return stats.boxcox(inputs)
# part of usage in model
x1 = layers.Dense(81)(x)
x1 = BoxCox()(x1)
x1 = layers.Dropout(0.25)(x1) stats库函数存在不接受张量的问题。例如,错误消息是 NotImplemented
因此,我正在尝试使用Keras (Tensorflow后端)中的Lambda层实现一个自定义函数。
我想把输入张量转换成numpy数组来执行我的功能。但是,我不能运行tensor.eval(),因为它抛出了一个错误:
InvalidArgumentError (see above for traceback): You must feed a value for placeholder tensor 'input_1' with dtype float and shape [?,960,960,1]
这是我的代码:
def tensor2np(tensor):
retu