这是我的密码。
from keras.optimizers import gradient_descent_v2 as SGD
sgd=SGD(lr=0.01,momentum=0.9,decay=(0.01/25),nesterov=False)
当我试图运行它时,我会得到以下错误。
----> 1 sgd=SGD(lr=0.01,momentum=0.9,decay=(0.01/25),nesterov=False)
TypeError: 'module' object is not callable
我想在Keras或Theano中实现具有指数衰减学习率的卷积神经网络(CNN)。学习率根据以下更新规律动态变化:
eta = et0*exp(LossFunction)
where et0 is the initial learning rate and LossFunction is a cost function
我知道Keras允许设置SGD优化器:
SGD(lr, momentum0, decay, nesterov)
衰减项只允许每个时期的固定衰减学习率衰减。
如何使用相对于成本函数呈指数衰减的学习率来设置或编码SGD?为了给你提供信息,我在Keras中发布了SGD的源代码:
cl
我是刚开始深造的,所以我做了这个模型,为了训练我的数据,我尝试了很多组合,增加了层数,改变了激活函数,改变了损失函数,但是损失并没有减少。寻求你们的帮助伙计们。
我的training_data包含1000个示例:1000个raws和20个列--所有的数字、输出:这里有4个数字的列表是我的模型:
from keras import models
from keras.models import Sequential
from keras import layers
from keras.layers import Dense
from keras.layers import Flatten
我想在keras中做自定义优化器。为此,我以自定义的方式重新实现sgd,我的意思是为它定义类(MLP用于二进制分类),我将优化器命名为“myopt”。折叠是代码:
from __future__ import absolute_import
import tensorflow as tf
import six
import copy
from six.moves import zip
from keras.utils.generic_utils import serialize_keras_object
from keras.utils.generic_utils import deseria
我一直在尝试将预训练的RGB的第一个卷积层从3个通道更改为4个通道,同时保持其原始PyTorch通道的预训练权重。我已经完成了以下代码,但是优化器部分抛出了这个错误:"ValueError: can't optimize a non-leaf Tensor"。 import torchvision.models as models
import torch.nn as nn
backbone = models.__dict__['densenet169'](pretrained=True)
weight1 = backbone.features.c
下面是一个简单的keras神经网络,它试图映射1->1和2->0 (二进制分类)
X = [[1] , [2]]
Y = [[1] , [0]]
from keras.callbacks import History
history = History()
from keras import optimizers
inputDim = len(X[0])
print('input dim' , inputDim)
model = Sequential()
model.add(Dense(1, activation='sigmoid', in
这个功能以前运行得很好,现在我看不出它出了什么问题。下面是按这个顺序排列的函数、错误和hypJson字典。即使我注释掉这个特定的部分,在执行相同任务的其他部分也会出现相同的错误。任何帮助都将不胜感激。谢谢!
for idx, row in dfT1.iterrows():
hypJson = json.loads(row['hyperparameters'])
if hypJson['dropout'] not in d1:
d1[hypJson['dropout']] = (row['test_acc
我使用的是新的tensorflow版本,它的auc度量定义为tf.keras.metrics.AUC()。该模型编译和运行良好,但当我加载模型时,它无法识别auc度量函数。我已经添加了所需的导入功能。代码如下:
import keras
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import backend as K
from keras.optimizers import SGD, Adam
from keras.models import Model, load_model
from kera
我试着打印小批渐变下降的学习速度。但在许多时代,Ir始终保持不变(始终为0.10000000149)。但这是为了改变每一小批。守则如下:
# set the decay as 1e-1 to see the Ir change between epochs.
sgd = SGD(lr=0.1, decay=1e-1, momentum=0.9, nesterov=True)
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
optimizer=sgd,
metrics=['
我有一个定制的培训循环,可以简化如下
inputs = tf.keras.Input(dtype=tf.float32, shape=(None, None, 3))
model = tf.keras.Model({"inputs": inputs}, {"loss": f(inputs)})
optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.1, momentum=0.9, nesterov=True)
for inputs in batches:
with tf.GradientTape() a
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
我试着用千层面和nolearn函数来近似一个简单的sin函数。毕竟,神经网络已经被证明是通用的逼近器,所以我想在一个简单的非线性函数上尝试千层面,以实验证明这一事实。代码如下:
import lasagne
import numpy as np
from lasagne import layers
from lasagne.updates import nesterov_momentum
from nolearn.lasagne import NeuralNet
import matplotlib.pylab as pylab
x=np.linspace(0,1,1000)
y=np.sin
我正在尝试用tensorflow和keras训练NLTK分类器模型,有人知道这是否可以用sklearn神经工作MLP分类器重新创建吗?对于我所使用的ML,我认为我不需要tensorflow,而是更简单、更易于安装/部署。
这里对机器学习的智慧并不多,任何技巧都是非常欣赏的,即使描述这种深入学习的tensorflow keras模型也是非常欣赏的。
因此,我的tf keras模型架构如下:
training = []
random.shuffle(training)
training = np.array(training)
# create train and test lists. X
'numpy.float64‘对象没有属性'numpy’
我在这段代码中找到的
print("Training Loss:", loss.numpy(), "Validation Acc:",
accuracy_score(y_true=y_valid, y_pred=y_valid_pred))
我找不到关于损失的另一部分,因为这是任务,我需要完成它。完整的代码被传扬。我要完成"TODO“的部分
# Your code here
def create_network():
# TODO
net = t
添加Regularization:的加载ResNet模型
resnet_base = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224,224,3))
alpha = 1e-5
for layer in resnet_base.layers:
if isinstance(layer, keras.layers.Conv2D) or isinstance(layer, keras.layers.Dense):
layer.add_loss(keras.regularizers.l2(alp
我在学TensorFlow。我正在尝试tf.train.MomentumOptimizer,但是我得到了以下错误:
Traceback (most recent call last):
File "relu.py", line 98, in <module>
learner.run(stop=0.01, print_epoch=True)
File "relu.py", line 70, in run
self.sess.run(train_step, feed_dict={self.x: batch_xs, self.y_: