我用Keras训练了一个模型,保存了它,当我试图将它应用于新数据时,我遇到了一个错误:
ValueError: Error when checking : expected dense_1_input to have shape (None, 5) but got array with shape (200, 1)
下面是训练和保存经过训练的模型的代码:
# Import necessary modules
import numpy as np # numpy is just used for reading the data
import keras
from keras.layers i
我是CNN和机器学习的新手,我一直在努力学习TensorFlow的图像分类教程。
现在,Google可以找到了。我一直在跟踪 of TensorFlow。我稍微修改了一下,所以它将模型保存为h5格式而不是tf格式,这样我就可以使用Keras‘model.predict_classes了。
现在,我已经训练了模型,模型从保存的模型重新加载,好的。但是,每当我试图预测图像时,我就反复得到list index out of range错误,我就是这样做的:
def predict():
image = tf.io.read_file('target.jpeg')
image
我有以下代码与FastApi和Uvicorn的ASGI服务器实现。它应该通过post请求获取上传的图像,并在返回响应之前使用模型对其进行分类。这个错误似乎与Uvicorn有关,但我不知所措。任何帮助都将不胜感激。以前有没有人见过这样的错误?代码如下: import uvicorn
from fastapi import FastAPI, File, UploadFile
import sys
from PIL import Image
from io import BytesIO
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensor
我看到错误说预测函数出了问题,我试着读了关于这些错误的文章,我不明白它们的意思。
我有一个一维数组(向量),我试图用它来预测一个文件是否是病毒。
这是我现在改进的代码(谢谢)
import tkinter as Tk
from tkinter import filedialog
from tensorflow import keras
import vector_build
model = keras.models.load_model("anti_virus_model.h5")
def predict_file(fname):
print(fname) #
使用sklearn SVC(),我将得到以下错误
import sklearn
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
from sklearn.svm import SVC
# create the model
mySVC = SVC()
# fit the model to data
mySVC.fit(X,y)
# test the model on (new) data
result = mySVC.predict([3, 5, 4, 2
我尝试用交叉验证方法和SVM分类器进行分类。在我的数据文件中,最后一列包含我的类(它们是0、1、2、3、4、5),其余的(第一列除外)是我想用来预测这些类的数值数据。
from sklearn import svm
from sklearn import metrics
import numpy as np
from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
from sklearn.model_selection import cross_val_score
filename = "Features.csv"
datas
我不知道该怎么做才能让这个模型工作。它说要重塑,但我已经这样做了,但是我得到了一个不一致的样本到数据的错误。我不明白这种事情是怎么一直发生的。我运行过其他没有问题的模型,但我搞不懂为什么现在会发生这种情况。 import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.linear_model import LassoLarsCV
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.pipeline impo
我运行了一个python程序,它调用sklearn.metrics的方法来计算精度和F1分数。
/xxx/py2-scikit-learn/0.15.2-comp6/lib/python2.6/site-packages/sklearn/metr\
ics/metrics.py:1771: UndefinedMetricWarning: Precision is ill-defined and being set to 0.0 due to no predicted samples.
'precision', 'predicted', average, wa