我正在编码一个简单的卷积网络,用于使用RGB图像进行回归,但我的输入形状有问题。这个形状是(8,96,96,3),但是错误告诉我它不是一个正常的整数,因为它是一个元组。我有一个相对小的数据集。代码:from keras.models import load_model
from kerastuner.tuners import RandomSearch/engine/multi_execution_tuner.py in __in
我正在使用Keras和Tensorflow来创建一个预测器模型。我只有CPU设备,无法执行我的代码。在代码中,只使用Keras和Kerastuner搜索超参数。"file.py", line 503, in search_model File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/kerastuner_reported_step),
File "
这是我的密码: from tensorflow import keras from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dropout, Dense
from kerastuner.tunersX_train, y_train, epochs=30, batch_size=
我对我的网络进行了多次训练,我已经取得了一些成果。然后我发现了Keras调谐器,并想用它找到最好的超参数。但是调谐器的损失总是变成nan (如果你定期训练它,它不会得到nan )。我使用MobileNetv3Small作为主干网,并希望找到最佳的层数和单位。下面是我的模型构建:model = keras.Sequential()# Tune the number of layers))
model.add(layers.Dens