我正在使用TensorFlow和Keras做一个图像识别项目,我想要实现到我的安卓项目。我对坦索弗洛很陌生..。
我想找到与+2000图像文件夹最接近的图像匹配。图像的背景和大小相似,如下所示:
现在,下面的Python代码运行良好。
from tensorflow.keras.preprocessing import image
from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16, preprocess_input
from tensorflow.keras.models import Model
import numpy a
我试图在多个位置的SENet网络中间包括VGG16模块,然后使用Imagenette数据集对模型进行训练。然而,我得到了0的准确性。我只是一个初学者,可以帮助我解决这个问题。
我定义了senet块,然后嵌入到多个位置,创建了数据集,并且只使用其中的一部分来减少训练时间,最后将模型与训练和测试数据相匹配。
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16 as Model
from tensorflow.keras.applications.vgg16 import preprocess_i
PS: Keras为2.4.3
下面的函数构建了VGG16神经网络,没有完全连接的层,因为我只想得到特征映射。
from keras.models import Model
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Input
import keras.backend as K
import tensorflow as tf
def VGG16(input_tensor=None):
input_shape = (None, None, 3)
if input_tensor == None:
input_tensor
我正在尝试做一个自定义的vgg样的模型,具有辍学和swish激活功能。我完全不明白这里有什么问题。我是初学者,所以我可能完全错了。不过,我不这么认为,因为我是以教程和指南为例。
在这里,代码:
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Conv2D, MaxPooling2D, Dropout
from keras.layers import Flatten, Activation
from keras.applications.vgg16 import VGG16
from keras.models
Resource exhausted: OOM when allocating tensor with shape[256,128,3,3] and type float on /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 by allocator GPU_0_bfc
在这里,我尝试使用vgg来学习使用Fast.ai课程进行深度学习的概念。当我试图读取4个图像的小数据时,它也显示了上面空间中给出的错误。下面是我正在使用的vgg16文件的链接:
在下面的代码中,我的路径是到样本数据的路径,它只包含4-5个图像。
path = "data/dog
我想通过网络传递图像以完成迁移学习任务。在下面的代码中,我将构建图形,然后获取完全连接层的输出。我想成批获得输出,因为我有一个包含超过20k图像的数组。
vgg.vgg_16(images)要求images是一个图像数组。我尝试输入占位符(在查看之后),但是在加载检查点时,我得到了一个错误的There are no variables to save。
我可以一次给vgg.vgg_16(images)提供几张图片,但我需要为每一批加载检查点。我很确定有更好的方法可以做到这一点。有没有我可以参考的例子或参考资料?
from tensorflow.contrib import slim
from
我正在使用Tensorflow1.14.0 1.14.0在Ubuntu虚拟机中加载一个独立的VGG19,如下所示:
VGG19 = scipy.io.loadmat(path_VGG19) #stored in my disc
VGG19_layers = VGG19['layers'][0]
然后将其传递给函数_conv2dWithRelu():
def _conv2dWithRelu(prev_layer, n_layer, layer_name,VGG19_layers):
# get weights for this layer:
weights = V
在Keras中通过TimeDistributed使用预先训练好的VGG19时,我遇到以下错误:
TypeError: can only concatenate tuple (not "list") to tuple
这是在windows、Keras、python3.6中
def build_vgg(self):
img = Input(shape=(self.n_frames, self.img_rows, self.img_cols, 3))
# Get the vgg network from Keras applications
vgg = VG
我试图使用Lambda层来包装一个函数('get_reconstruction_loss'),该函数以一种方式将两个层组合在一起,从而计算出这两个层结果的最小均方误差。不幸的是,由于下面显示的错误,我无法实例化模型。
我很感谢你的暗示!
代码是基于的工作的。
代码:
import cv2
from keras import Model
from keras import backend as K
from keras.applications.vgg16 import VGG16
from keras.layers import Conv2D, Input, Lambda
im