我用4个VGG16 (不包括顶部)构建一个模型,然后将4个VGG16的4个输出连接起来形成一个密集层,紧接着是softmax层,所以我的模型有4个输入(4个图像)和1个输出(4个类)。
我首先通过训练密集层并冻结VGG16中的层来进行迁移学习,这很好用。
但是,在通过设置layer.trainable = True解冻VGG16层之后,我得到了以下错误:
tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:137] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not com
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
我像这样使用vgg16:
model = VGG16()
data, labels = ReadImages(TRAIN_DIR)
vgg16 = VGG16()
model = Sequential()
#Converting VGG16 into Sequential model
for layer in vgg16.layers[:-1]:
model.add(layer)
#Freezing all layers except last layer for transfer learning
for layer in model.layers:
layer.tr
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
我正在尝试训练一个接受4通道输入的卷积网络,并希望使用像VGG16这样的预训练模型。我不应该使用VGG16的初始卷积块是有意义的,因为它们是针对3个通道输入进行训练的,并重新定义了初始卷积块。 但是,我想从VGG16开始使用block3。如何使用Tensorflow Keras api实现这一点? 简而言之,我如何从预先训练的模型中复制特定层的权重。我使用的是TensorFlow2.0alpha版本。
我正在使用Keras创建一个深度学习模型。当我创建一个VGG16模型时,这个模型被创建了,但是我得到了下面的警告。 vgg16_model = VGG16() 为什么会出现此警告,以及如何解决此问题? WARNING:tensorflow:From /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/framework/op_def_library.py:263: colocate_with (from tensorflow.python.framework.ops) is deprecated and will be remov
我正在运行下面的代码来加载一个VGG16模型,但是我一直得到一个没有定义的错误输入。有什么想法吗?
# load model and specify a new input shape for images and avg pooling output
new_input = Input(shape=(640, 480, 3))
model = VGG16(include_top=False, input_tensor=new_input, pooling='avg')
在1#加载模型中出现错误消息池回溯(最近一次调用),并为图像和平均池输出指定新的输入形状->2 new
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
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