我尝试将vgg16层添加到顺序模型,但遇到了问题标题中提到的错误 from keras.applications.vgg16 import VGG16
from tensorflow.contrib.keras.api.keras.models import Sequential
vgg_model = VGG16()
model = Sequential()
#print(model.summary())
for layer in vgg_model.layers:
model.add(layer)
print(model.summary()) 我使用的是keras 2
在Python中,您可以使用预先训练过的模型作为一个层,如下所示(源)
import keras
from keras.applications import VGG16
from keras import models
from keras import layers
conv_base = VGG16(weights='imagenet',
include_top=False,
input_shape=(150, 150, 3))
model = models.Sequential()
mod
我使用VGG16基础创建了一个定制的Keras模型,并对其进行了培训和保存:
from keras.applications import VGG16
from keras import models
from keras import layers
conv_base = VGG16(weights="imagenet", include_top=False)
model = models.Sequential()
model.add(conv_base)
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(256, ac
我使用的是Keras (2.0.0版),我想使用预先训练好的模型,比如VGG16。为了开始,我运行了使用VGG16提取特性的Keras文档站点https://keras.io/applications/](])的示例:
from keras.applications.vgg16 import VGG16
from keras.preprocessing import image
from keras.applications.vgg16 import preprocess_input
import numpy as np
model = VGG16(weights='imagenet
在从keras的functional中向预训练的VGG16模型的底部添加层时,我遇到了一个错误。
我正在阅读Python教程的“深度学习”,我认为这本书是在早期添加的keras中编写的,当时正在使用Sequential。
from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16
from keras.layers import Input,Flatten,Dense
from keras.models import Model
inp=(150,225,3)
inputs = Input(shape=inp)
base = VGG16(wei
我正在尝试使用pycharm中的keras应用程序。我从以下导入开始我的脚本: from keras_vggface.vggface import VGGFace
from keras_vggface.utils import preprocess_input
from keras_vggface.utils import decode_predictions 在运行这段代码时,我得到了这个错误: ImportError: You need to first `import keras` in order to use `keras_applications`. For instance,
我正在尝试使用VGG16在我的数据集中生成类激活热图。我曾多次尝试使用不同的方法来执行此操作,但未能找到合适的解决方案。
库是:
# load requirements from the Keras library
# import numpy and keras preprocessing libraries
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from tensorflow.keras import optimizers
from tensor
我是keras和tensorflow的新手。在google colab中运行以下代码将打印以下内容: TF Version: 2.2.0
Keras Version: 2.3.1
'float32' # the type of tf.keras.backend.dtype(loss) 我对打印layer_output,loss的值很感兴趣。高于2.0的Tensor flow版本不需要session。但是我在打印layer_output时还是遇到了错误,loss...any的想法对于如何打印这些张量中包含的实际值会很有帮助 import keras
from keras.a
我尝试运行VGG16 keras脚本。我得到了这个错误:
Downloading data from https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases/download/v0.1/vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5
Traceback (most recent call last):
File "test_imagenet.py", line 40, in
model = VGG16(weights="imagenet")
File "/
我尝试过使用VGG16进行迁移学习,但只得到了那些经过训练的类的结果。我希望输出包括VGG16 classes+和我新训练的类。有可能吗?
我已经附上了我的全部代码。
import matplotlib.pyplot as plt
import os, PIL
import tensorflow as tf
import numpy as np
import keras
from keras.models import Sequential, Model
from keras.layers.core import Dense, Dropout, Flatten, Reshape, Acti
美国有线电视新闻网Keras VGG16的一些问题。
这里所做的是尝试用CNN训练一些图像与Keras和VGG16。它似乎不能采取32的图像大小。即使我把它改为48,我仍然会出错。
---> 32 labels[i * batch_size : (i + 1) * batch_size] = labels_batch
33 i += 1
34 if i * batch_size >= sample_count:
ValueError: could not broadcast input array from sh
我在初始的基础上使用VGG16网络构建了一个顺序模型,例如:
from keras.applications import VGG16
conv_base = VGG16(weights='imagenet',
# do not include the top, fully-connected Dense layers
include_top=False,
input_shape=(150, 150, 3))
from keras import models
from
大家好,我是个新手,我正在试着给预先训练好的CNN VGG16提供一个我的自定义数据集,然后用numpy实现每个图像的特征提取。但我认为这是一个错误:‘numpy.ndarray’对象没有'load_img‘属性真的有任何帮助欣赏it.thanks from keras.applications.vgg16 import VGG16
from keras.preprocessing import image
from keras.applications.vgg16 import preprocess_input
import numpy as np
import matplotli
因此,我一直致力于Pytorch中的神经样式转换,但我被困在这样一个点上,即我们必须通过有限数量的层来运行输入图像,并将样式损失降至最低。长话短说,我想在Pytorch中找到一种方法来评估架构不同层的输入(我使用的是vgg16)。我已经看到这个问题在keras中得到了非常简单的解决,但我想看看pytorch中是否也有类似的方法。
from keras.applications.vgg16 import VGG16
model = VGG16()
model = Model(inputs=model.inputs, outputs=model.layers[1].output)
我在带有tensorflow后端的keras中有一个有效的python代码。我正在利用从VGG16进行的转移学习。一切都很好。
我想使用mxnet后端,但有一些问题:
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras import applications
from helper import target_size, batch_size
from math import ceil
import numpy as np
datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255
我的理解是,keras模型具有经过imagenet数据集预训练的权重。为了学习的目的,我想从零开始训练,用随机初始化的重量。
首先,我从keras加载模型。在这里,我没有包括我在一些例子中看到的weights='imagenet'论点。如果我不包括这个论点,这是否意味着模型的权重是随机初始化的?
import os, sys
from keras.utils.vis_utils import plot_model
from keras.applications import VGG16
from keras.layers import Input
from keras.op
以下是Keras文档页面的代码:
from keras.applications.vgg16 import VGG16
from keras.preprocessing import image
from keras.applications.vgg16 import preprocess_input
import numpy as np
model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False)
img_path = 'elephant.jpg'
img = image.load_img(img_path, t
我正在使用keras的预训练模型VGG16,下面的链接是:,我正在尝试预测的内容
# example of using a pre-trained model as a classifier
from keras.preprocessing.image import load_img
from keras.preprocessing.image import img_to_array
from keras.applications.vgg16 import preprocess_input
from keras.applications.vgg16 import decode_predicti
我目前正在尝试使用keras库中的vgg16模型,但是每当我通过执行以下操作来创建VGG16模型的对象时
from keras.applications.vgg16 import VGG16
model = VGG16()
我收到以下消息3次。
tensorflow/core/framework/allocator.cc.124 allocation of 449576960 exceeds 10% of system memory
接着,我的电脑就死机了。我在linux mint 18上使用64位、4 4gb的RAM,并且我无法访问GPU。
这个问题是不是和我的内存有关?
作为一种临时解决方
from tensorflow.keras.applications import VGG16
from tensorflow.keras import backend as K
model = VGG16(weights='imagenet',
include_top=False)
layer_name = 'block3_conv1'
filter_index = 0
layer_output = model.get_layer(layer_name).output
loss = K.mean(layer_output[:,
我是机器学习的新手。我跟踪这个的微调VGG16模型。
模型很好地加载了以下代码:
vgg_model = tensorflow.keras.applications.vgg16.VGG16()
但是得到了这个错误:
TypeError: The added layer must be an instance of class Layer. Found: <tensorflow.python.keras.engine.input_layer.InputLayer object at 0x000001FA104CBB70>
运行此代码时:
model = Sequential()
fo
尝试使用从keras获得的imagenet_utils.preprocess_input(x)方法时,会引发一个错误:
File "C:\Dev\workspace\venvs\venv36\lib\site-packages\keras_applications\imagenet_utils.py", line 186, in preprocess_input
data_format = backend.image_data_format()
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'ima
from scipy.misc import imsave
import numpy as np
import time
from keras.applications import vgg16
from keras import backend as K
ImportError:没有模块命名的应用程序
我已经安装了Keras,其他模块运行良好,为什么没有“应用程序”模块
import numpy as np
import os
import time
from vgg16 import VGG16
from keras.preprocessing import image
from imagenet_utils import preprocess_input, decode_predictions
from keras.layers import Dense, Activation, Flatten
from keras.layers import merge, Input
from keras.models import Model
from keras.u