我正在处理一个程序,当我运行它时,我会得到以下错误:
'Could not interpret optimizer identifier: {}'.format(identifier))
ValueError: Could not interpret optimizer identifier: <keras.optimizer_v2.adam.Adam object at 0x0000023F5EEF4CF8>
我不知道如何解决它,它是我的问题,还是外部的我。问题出现在第132行,我只写了74行:
Python version: 3.6.0
Tensorflow v
我使用的是keras 2.0.8和tensorflow 1.3.0后端。
我在init类中加载了一个模型,然后用它来预测多线程。
import tensorflow as tf
from keras import backend as K
from keras.models import load_model
class CNN:
def __init__(self, model_path):
self.cnn_model = load_model(model_path)
self.session = K.get_session()
我使用以下代码:
from tensorflow.keras.regularizers import l2
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Add, Conv2D, MaxPooling2D, Dropout, Flatten, Dense, BatchNormalization, Activation
from tensorflow.keras import activations
CNN_model = Sequential()
# The First B
我正在尝试为我用flask构建的TensorFlow模型服务。当我运行flask代码时,它出现了这个错误:我重新安装了conda,但是这个错误仍然存在。现在的问题是,即使我导入tensorflow,也会出现这个错误。我在另一台设备上试过,它没有conda,只有vanilla python。同样的错误也出现了。
我将在这里发布整个错误:
>>> import tensorflow as tf
2021-05-18 13:20:02.804699: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] C
我是刚和Keras一起工作的。代码工作正常,但我想知道时代中所显示的值的含义。我使用以下代码。
如果上面写着46/46和226/277,这些数字的含义是什么?为什么2出现在通常只出现的情况下,例如100/100
import sys
import os
from tensorflow.python.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from tensorflow.python.keras import optimizers
from tensorflow.python.keras.models import Sequenti
我正在使用一个一维CNN作为我的表格数据集,但当我训练我的自定义模型为二进制分类问题,我得到一个错误。
下面是我的代码:
#splitting the datasets for training and testing process
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size =0.3, random_state=42)
#size for the sets
print('size of
我的代码是从文件中读取图像
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data_path='christmas.tfrecords'
with tf.Session() as sess:
feature={'image':tf.FixedLenFeature([],tf.string),'label':tf.FixedLenFeature([],tf.int64)}
# Create a list of filen
当我学习CNN的时候,我发现博客就像blow
他使用C语言做cnn,这是参考Matlab DeepLearnToolbox cnn。代码就像blow
//---forward Propagation,InputData is image data
void cnnff(CNN* cnn,float** inputData)
{
int outSizeW=cnn->S2->inputWidth;
int outSizeH=cnn->S2->inputHeight;
int i,j,r,c;
//---the first
import cv2, pickle
import numpy as np
import tensorflow as tf
from cnn_tf import cnn_model_fn
执行此代码库后,我将得到以下错误:
(tensor) E:\codes\Sign-Language-master>python recognize_gesture.py
Traceback (most recent call last):
File "recognize_gesture.py", line 4, in <module>
from cnn_tf im
在导入keras时(从keras.models导入顺序),我得到以下错误:
Traceback (most recent call last):
File "/home/afzal/Deep cnn/cnn_deeplearningpgm/keras_cnn_new3.py",
line 2, in <module>
import keras File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/Keras-1.1.0-py2.7.egg/keras/__init__.py",
line 2,
我试着测试这个关于卷积神经网络的教程,它被解释了,但我发现了这个错误:
Traceback (most recent call last):
File "Convolution_Neural_Network.py", line 161, in <module>
tf.app.run()
File "/usr/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/platform/app.py", line 48, in run
_sys.exit(main(_sys.argv[:1] +
我已经找到了这个问题的答案,但没有找到答案。
在许多应用程序中,我们在一个GPU上部署了多个经过训练的NN模型。此外,为了充分发挥GPU的计算能力,我们还必须使用多线程技术。例如,在我的应用程序中有两个不同的tensorflow CNN模型,我想在两个不同的线程中运行(即推断/部署)它们。
下面是我所做的:
## define my cnn model
class my_cnn_model:
...
## initialize two graphs
g1 = tf.Graph()
g2 = tf.Graph()
## define two sessions and bind on