我正在尝试使用functional API来拥有一个共享层,其中只有一条路径是可训练的:
a_in = Input(x_shape)
b_in = Input(x_shape)
a_out = my_model(a_in) # I want these weights to be trainable
b_out = my_model(b_in) # I want these weights to be non-trainable (no gradient update)
y_out = my_merge(a_out, b_out)
full_model = Model(inputs=[a
我正在尝试使用一个预先训练的模型,添加一些新的层和操作,并在tensorflow中执行一个培训课程。因此,我偶然发现了tf.keras.applications.*命名空间,并开始使用那里实现的一些模型。
加载基本模型后,我将添加如下新层:
x = base_model.output
# this line seems to cause my error
x = tf.reshape(x, [-1, 1])
# using this line solves the issue
# tf.keras.layers.Flatten()(x) #
x = tf.keras.layers.Dense
我试图通过Keras.So实现一个OCR项目,我试着向.I学习,使用我自己的列车数据来训练一个新的模型并获得.H5模型文件。现在我想测试一个新映像来查看我的模型性能,所以我编写了一个test.py,如下所示:
from keras.models import Model
import cv2
from keras.preprocessing.image import img_to_array
import numpy as np
from keras.models import load_model
from keras import backend as K
from allNumList