我想使用xception模型对图像进行分类,但是我得到了值错误。
xception=keras.applications.xception.Xception(include_top=False,input_shape=(71,71,3))
classifier=Sequential()
for layer in xception.layers:
classifier.add(layer)
我得到了这个错误
ValueError: Input 0 is incompatible with layer conv2d_1: expected axis -1 of input shape to
我想创建一个分类模型。为此,我从3个不同的班级收集了一些图像。首先,我实现了Xception模型(冻结了除最后一层之外的所有层)。然而,它被过度拟合了。然后,我决定使用数据增强策略。这是我第一次使用Keras模块来实现这个目的。我相信我正确地使用了它。但是得到错误的ValueError: Shapes (None, None) and (None, None, None, 3) are incompatible。我试了试我在网上找到的东西,但不起作用。谁能指出我做错了什么?下面是代码。
from tensorflow import keras
from matplotlib import py
我想要预测我的图像从一个预先训练的角空间xception图像模型。我已经写了一些代码,但我得到了错误。代码如下
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
import matplotlib.pyplot as plt
# Load the pre-trained Xception model to be used as the base encoder.
xception = keras.applications.Xception(
include_t
我使用Keras预先训练过的模型“Xception”来进行图像识别。然而,不管我给Xception画了什么图片,预测总是:
预测:[(‘n 04179913’,‘缝纫机’,1.0),('n15075141,厕所_纸巾‘,0.0),(’n 02317335‘,’海星‘,0.0),('n02389026,索雷尔’,0.0),(‘n 02364673’,‘豚鼠’,0.0)]
我的密码有什么问题吗?
我的代码是:
from tensorflow.contrib.keras import applications as app
from tensorflow.contrib.ke
这是我用来将keras模型导出到tensorflow服务的format.The导出模型在tensorflow服务中成功加载的代码(没有任何警告或错误)。但是,当我使用我的客户端向服务器发出请求时,我会得到一个FailedPrecondition错误。grpc._channel._Rendezvous: <_Rendezvous of RPC that terminated with: status = StatusCode.FAILED_PRECONDITION details = "Attempting to use uninitialized value bl
我正在尝试使用Keras和它预先构建的ImageNet CNN架构来做一个简单的二进制分类问题。
对于VGG16,我采用了以下方法:
vgg16_model = keras.application.vgg16.VGG16()
'''Rebuild the vgg16 using an empty sequential model'''
model = Sequential()
for layer in vgg16_model.layers:
model.add(layer)
'''Since the probl
我必须在我的图像上应用tf.image.crop_and_resize,并希望从每个图像生成5个框。我编写了下面的代码,运行良好
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Load the pre-trained Xception model to be used as the base encoder.
xception = keras.applica
我有一段代码用于以前版本的Keras,但是在Keras2.2中,我在将一个没有足够层的模型加载到更大的模型时出错了:
import keras
from keras.layers import MaxPooling2D, AveragePooling2D, Conv2D
from keras.applications import Xception
from keras.layers.normalization import BatchNormalization
from keras.layers import Input, Concatenate, Add
from keras.layer
下面的最小示例代码
#!/usr/bin/env python3
from tensorflow.contrib.keras.api import keras
model = keras.applications.xception.Xception(input_shape=(299, 299, 3))
失败与
File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/python/keras/_impl/keras/applications/xception.py", line 307, in Xception
mo
我试图使用get_weights()访问Xception网络的过滤器和偏差。它显示了值错误- ValueError: not enough values to unpack (expected 2, got 1)。我用的密码-
model = Xception()
model.summary()
#filters, biases = model.layers[10].get_weights()
#print(model.layers[10].name, filters.shape)
for layer in model.layers:
if 'conv' not in
我目前正在做一个项目,我需要在一组图像中预测眼病。我使用的是Keras内置应用程序。我在VGG16和VGG19上得到了很好的结果,但在Xception架构上,我每个时期都得到了恰好0.5的AUC值。
我尝试了不同的优化器和学习率,但都不起作用。我用VGG19解决了同样的问题,从RMSProp优化器切换到Adam优化器,但是我不能让它在Xception上工作。
def buildModel():
from keras.models import Model
from keras.layers import Dense, Flatten
from keras.opti
using System;
namespace Exercise
{
public abstract class Gun
{
public Gun(string name, int bullets)
{
}
public string Name { get; set; }
public int Bullets
{
get { return Bullets; }
set
{
我使用的是sklearn AffinityPropagation聚类算法。在我的4核机器上的聚类算法的输出与在典型的服务器机器上生成的不同。有没有人能推荐一些方法,让我在两个系统上得到相似的输出。 我在两台机器上都使用了相似的特征向量。 我的机器上的输出是cluster0:1,2,3,cluster1:4,5,6,但在服务器上的输出是cluster0:1,2,cluster1:3,4,cluster2:5 from keras.applications.xception import Xception
from keras.preprocessing import image
from ke
当我尝试使用模型作为层时,我在Keras中遇到了异常。我的代码如下所示: from keras import layers
from keras import applications
from keras import Input
from keras.models import Model
xception_base = applications.Xception(weights=None,
include_top=False)
left_input = Input(shape=(250, 250, 3))
在linux终端上执行以下命令:
ls application/js/{a*,b*,c*,d*,e.pocket-secure}
将列出application/js目录中以a、b、c、d或e.ocket-secure开头的所有文件。
如果我将该命令放在doit.sh中并执行:
sh doit.sh
我得到了:
ls: cannot access application/js/{a*,b*,c*,d*,e.pocket-secure*}: No such file or directory
我认为{}混淆了shell解释器,但我尝试了引号(single|double),也尝试了转义{},但都无
我很难在新的一组类上实现用于二进制分类的预训练的Xception模型。通过以下函数成功返回模型:
#adapted from:
#https://github.com/fchollet/keras/issues/4465
from keras.applications.xception import Xception
from keras.layers import Input, Flatten, Dense
from keras.models import Model
def get_xception(in_shape,trn_conv):
#Get back the convolu
我试图用标签和预测来绘制花卉图像,每个图像都有一个边框。我正在使用一些较低层次的预先训练的Xception模型。
我已经将输出层设置为4,因为边界框有四个坐标:
loc_output = keras.layers.Dense(4)(avg)
为了简单起见,我只是使用tf.random.uniform将标签的四个坐标设置为随机数。
如何使用matplotlib编写一个函数,该函数生成如下内容:
import tensorflow_datasets as tfds
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
from t