在tensorflow中使用Model.fit_generator时,我收到了这个弃用警告:
WARNING:tensorflow: Model.fit_generator (from tensorflow.python.keras.engine.training) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Please use Model.fit, which supports generators.
如何使用Model.fit代替Model.fit_generator
当我使用这些代码时
r = model.fit_generator(
training_set,
validation_data=test_set,
epochs=50,
steps_per_epoch=len(training_set),
validation_steps=len(test_set)
)
我得到了这个错误,什么是问题,什么是解决方案?
Model.fit_generator is deprecated and will be removed in a future version
我正在训练Keras模型,用model.save()保存它们,然后加载它们并恢复训练。
我想在每次训练之后绘制整个训练历史,但model.fit_generator()只返回最后一次训练的历史。
我可以保存初始会话的历史记录并自己更新,但我想知道Keras中是否有标准的方法来管理训练历史记录。
history1 = model.fit_generator(my_gen)
plot_history(history1)
model.save('my_model.h5')
# Some days afterwards...
model = load_model('my_m
我正在尝试使用keras存储一个模型,然后加载它进行再培训。我的问题是如何在加载模型时将学习率设置为一个新值?
这是我的代码:
# Save a model
model = Sequential()
model.add(Dense(64, kernel_initializer='uniform', input_shape=(10,)))
model.add(Activation('tanh'))
model.add(Activation('softmax'))
# learning rate is 0.001
sgd = optimizers.S
我目前正在使用以下代码进行训练:
for x, y in generator.flow(x_train, y_train, batch_size=10240):
fit = model.fit(x, y[:, 0],
batch_size=1024,
epochs=10,
verbose=1,
validation_split=.3,
shuffle=True,
我正在使用tensorflow和keras训练图像模型。 history = model.fit_generator(
train_data_gen,
steps_per_epoch=8000, #batch_size
epochs=epochs,
validation_data=val_data_gen,
validation_steps=800 # batch_size
) 我得到了这个错误: ImportError: Could not import PIL.Image. The use of `load_img` requires PIL. 我
我正在用keras训练一个神经网络,因为我的数据集非常大,所以我使用fit_generator将数据提供给网络。作为fit_generator的第一个参数,我必须提供一个生成器来为我的模型生成数据补丁。我使用tf.data.Dataset来创建数据集,并使用make_one_shot_iterator和调用get_next方法向网络提供数据。这是代码
def generator():
dataset_iterator = DatasetGenerator(...) # defined class to returns a tf iterator
with tf.Session
我的模型有10万个图像训练样本,我如何修改下面的代码来成批地训练它?对于model.fit_generator,我必须在生成器函数中指定如下内容:
def data_generator(descriptions, features, n_step, max_sequence):
# loop until we finish training
while 1:
# loop over photo identifiers in the dataset
for i in range(0, len(descriptions), n_step):
我最近将我的Colab实例升级到了PNG2.0,并尝试在一批TensorFlow图像上训练序列分类模型。我使用了上列出的!tf_upgrade_v2命令将脚本从TensorFlow 1.14升级到2.0格式。
当我尝试使用下面的model.fit_generator代码训练模型时,随着模型在每个时期的运行,我得到了一个重复出现的非致命的UserWarning行。
# Train the model
history = model.fit_generator(
train_generator,
steps_per_epoch=nb_train_samples // batch_s
当在keras上调用'model.fit_generator‘函数时,我收到了以下警告消息:
Warning_1: Anaconda3\lib\site-packages\PIL\Image.py:968: UserWarning: Palette images with Transparency expressed in bytes should be converted to RGBA images
Warning_2: Anaconda3\lib\site-packages\PIL\Image.py:2685: UserWarning: image file could not