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
我刚从tensorflow和ml.net开始。医生到处都是。最初,我只想加载一个狗或猫的tensorflow模型,然后抛出一个猫的图像,并得到预测。这是我的理解,模型已经“培训”,所以我不需要将任何输入数据到它。我认为我只需要输入图像和得到预测出来。
using System;
using Microsoft.ML;
namespace DogOrCatConsole
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
// Create MLContext
我用Word2Vec of Gensim of Python训练了几百万个单词。我想用新的数据更新这个经过训练的模型。但是,从你以前的帖子和网络上的其他来源,我知道这是不可能的。因此,我试图创建多个模型并将它们转储。现在我想把我要丢弃的模型合并起来。我想用这些废弃的结果。我以前有一篇文章是,但我不知道该怎么做。我知道有一个名叫“深度博士”的图书馆,我想看看周围的一些实验:
model = word2vec.Word2Vec.load_word2vec_format('/tmp/vectors.bin', binary=True)
有没有可能的解决办法?
如果有的话,你可
我正在使用Python中的状态模型MixedLM包来估计混合线性模型。在对模型进行拟合之后,我现在想做预测,但我很难理解“预测”方法。
状态模型文档( statsmodels,)建议,预测方法采用一个数组,其中包含已估计的模型的参数。如何检索这个数组?
y = raw_data['dependent_var']
X = raw_data[['var1', 'var2', 'var3']]
groups = raw_data['person_id']
model = sm.MixedLM(endog=y, exog
我已经训练了一个快速的文本监督模型。我确实使用了pyfasttext python库来预测模型。例如:我有这样的数据。
text - label
The meeting is planned - event
The work should be finished - task
在这里,模型正确地预测了标签。当计划或工作词出现在句子中时。但我列出了与训练数据无关的句子。例如:狗是一种动物。
res = model.predict_proba_single('the dog is an animal\n')
输出:
[(u'event', 0.4999999990
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