我试图检查Keras模型的不同层上的执行速度(使用tensorflow 2.3.0v中的keras )。
我从这个中获取了代码,并对其进行了修改,以计算使用来自from timeit import default_timer的timer()的时间。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import tensorflow as tf
from timeit import default_timer as timer
def time_per_layer(model):
new_model = model
time
当Keras模型接受多个输入时,其层的行为就好像只有一个输入一样。可能是个窃听器。
model = vgg19.VGG19(weights='imagenet', include_top=False, pooling='avg')
model(image1)
model(image2)
model.get_output_at(0)
model.get_output_at(1)
#no error here
outputs_0 = [layer.get_output_at(0) for layer in model.layers]
#no error here
我想要定义一个使用基本数学操作的简单模型。我试图使用多种方法实现它,但最明显的方法失败了,我想了解其中的原因。
让我们看看代码:
import keras.backend as K
from keras.layers import Input, Lambda
from keras.models import Model
import numpy as np
x = Input(shape=(3,))
y = Lambda(lambda x: x ** 2)(x)
print y
# Tensor("lambda_1/pow:0", shape=(?, 3), dtype=fl
我想使用 (带有ResNet34主干)进行不确定性估计,所以我想在上采样部分中添加一些Dropout层。模型不是顺序的,所以我认为我必须重新连接一些输出到新的Dropout层,下面的层输入到Dropout的输出。
我不知道该怎么做才是对的。我现在正在尝试这个:
# create model
model = sm.Unet('resnet34', classes=1, activation='sigmoid', encoder_weights='imagenet')
# define optimizer, loss and metrics
opt
试图使用sigmoid作为LSTN的最后一个密集层的激活函数,我得到了这个错误。
ValueError: `logits` and `labels` must have the same shape, received ((None, 60, 1) vs (None,)).
代码是
scaler = StandardScaler()
X_train_s = scaler.fit_transform(X_train) #scaled_train
X_test_s = scaler.transform(X_test) #scaled_test
length = 60
n_featur
我有这样的代码:
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation
from keras.optimizers import SGD
from sklearn import datasets
import theano
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[:,0:3] # we only take the first two features.
Y = iris.targ
试图使用sigmoid作为LSTN的最后一个密集层的激活函数,我得到了这个错误。
ValueError: `logits` and `labels` must have the same shape, received ((None, 60, 1) vs (None,)).
代码是
scaler = StandardScaler()
X_train_s = scaler.fit_transform(X_train) #scaled_train
X_test_s = scaler.transform(X_test) #scaled_test
length = 60
n_featur
我试图对模型进行更改(替换层),但当我试图编译模型时,会遇到以下错误:
“batch_normalization_1”这个名字在模型中使用了2次
我不知道我做错了什么:
def add_batch_normalization(model_path):
model = load_model(model_path)
weights = model.get_weights()
dense_idx = [index for index,layer in enumerate(model.layers) if type(layer) is Dense][-1] #get i
我正在利用Keras中的传递学习实现一个卷积神经网络,使用来自InceptionV3的预先训练的keras.applications模型,如下所示
#Transfer learning with Inception V3
base_model = applications.InceptionV3(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(299, 299, 3))
## set model architechture
x = base_model.output
x = GlobalAveragePooling2D(
我正在学习使用keras和tensorflow深入学习python。我正在使用来自imagenet数据集的efficientnetb0。我已经划分了训练和测试集,并执行了一个热编码。我有17个文件夹或图像分类。
effnet = EfficientNetB0(weights='imagenet',include_top=False,input_shape=(image_size,image_size,3))
model = effnet.output
model = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(model)
model =
## what my model looks like
# defining the model archictecture
model = Sequential()
# 1st conv layer
model.add(Conv2D(32, (5, 5), activation='relu', input_shape=x_ip_shape))
# 1st max pool
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
# 2nd conv layer
model.add(Conv2D(64, (7, 7), activation=