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我已经为tensorflow keras定义了自定义指标 以在每个时期之后计算宏f1分数 如下所示 from tensorflow import argmax as tf argmax from sklearn metric import
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我需要复制 keras 模型 但我无法知道可以做什么 除非该模型is not a tf keras models Model 子类 Note 使用copy deepcopy 将在没有任何错误的情况下工作 但是每当使用副本时都会导致另一个错误
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我需要使用 Sewar 的 SSIM 作为损失函数 以便比较我的模型的图像 当我尝试编译模型时出现错误 我导入该函数并编译模型 如下所示 from sewar full ref import ssim model compile ssim
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我目前正在运行一个简单的脚本来训练mnist数据集 通过 Tensorflow 通过我的 CPU 运行训练给了我49us sample和使用以下代码的 3e 纪元 CPU import tensorflow as tf mnist tf k
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我正在尝试在 TensorFlow 中训练自定义 CNN 模型 我想以某种方式在训练仍在运行时冻结特定时期模型的某些层 我已经实现了冻结层 但我必须在某些时期训练模型 然后在我想要冻结的特定层中将可训练属性更改为 False 然后编译模型
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我正在尝试实现 LRCN C LSTM RNN 来对视频中的情绪进行分类 我的数据集结构分为两个文件夹 train set 和 valid set 当你打开其中任何一个时 你可以找到3个文件夹 积极 消极 和 惊喜 最后 这 3 个文件夹中
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我正在尝试在某些时间序列集上运行 RNN LSTM 网络 值得一提的是 时间序列正在分类 我有大约 600 个不同的时间序列 每个序列都有 930 个带有特征的时间步长 我已将数据结构化为 numpy 3D 数组 其结构如下 X 666 o
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我在 Pandas 数据框中有一个训练集 我将此数据框传递到model fit with df values 以下是有关 df 的一些信息 df values shape 981 5 df values 0 array 163 0 6 83
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有model summary 方法 https keras io models about keras models 在喀拉斯 它将表打印到标准输出 是否可以将其保存到文件中 如果您想要摘要的格式 您可以传递print功能为model su
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我使用 Keras 和 TensorFlow 后端来训练 CNN 模型 之间是什么model fit and model evaluate 我应该最好使用哪一种 我在用model fit 截至目前 我知道的用处model fit and m
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我有以下想法要实施 Input gt CNN gt LSTM gt Dense gt Output 输入有 100 个时间步长 每个步长有一个 64 维特征向量 A Conv1D层将在每个时间步提取特征 CNN 层包含 64 个滤波器 每个
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请告诉我哪里出错了 我正在研究 Kaggle 狗品种分类挑战 我想尝试 one hot 编码与标签编码 图像未在图像目录中拆分 因此我无法将 推断 与 tf keras utils image dataset from directory
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我正在构建一个 keras 模型来对猫和狗进行分类 我使用具有瓶颈特征的迁移学习和 vgg 模型的微调 现在我得到了非常好的验证准确率 例如 97 但是当我进行预测时 我得到了关于分类报告和混淆矩阵的非常糟糕的结果 可能是什么问题呢 这是微
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我对深度学习很陌生 所以请原谅我这个可能很简单的问题 我训练了一个网络来分类positive and negative 为了简化图像生成和拟合过程 我使用了ImageDataGenerator和fit generator函数 如下图 imp
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我正在使用 Tensorflow Keras 2 4 1 并且有一个 无监督的 自定义指标 它将我的几个模型输入作为参数 例如 model build model returns a tf keras Model object my met
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看起来tf nn convolution应该能够进行 4D 卷积 但我无法成功创建 Keras 层来使用此函数 我尝试过使用 KerasLambda层来包裹tf nn convolution功能 但也许其他人有更好的主意 我想利用数据的高维
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这个问题在这里已经有答案了 我不清楚 Keras 中损失函数和指标之间的区别 该文档对我没有帮助 损失函数用于优化您的模型 这是优化器将最小化的函数 指标用于判断模型的性能 这仅供您查看 与优化过程无关
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我刚刚开始我的 ML 之旅 并且已经完成了一些教程 对我而言 不清楚的一件事是如何为 Keras Conv2D 确定 过滤器 参数 我读过的大多数资料只是将参数设置为 32 没有任何解释 这只是经验法则还是输入图像的尺寸起作用 例如 CIF
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我试图了解 YOLO v2 是如何训练的 为此 我使用这个 keras 实现https github com experiencor keras yolo2 https github com experiencor keras yolo2在
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我正在使用 keras 的预训练模型 在尝试获取预测时出现错误 我在烧瓶服务器中有以下代码 from NeuralNetwork import app route uploadMultipleImages methods POST def
