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AMD plaidml 与 CPU Tensorflow - 意外结果
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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tensorflow
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Keras
检查输入时出错:预期 conv2d_1_input 有 4 个维度,但得到形状为 (800, 1000) 的数组
我正在尝试使用 CNN 进行情感分析 我的代码我的数据具有 1000 1000 形状 当我将数据传递给 convolution2D 时 它会抛出一个错误 我无法解决 我尝试了以下解决方案 但仍然面临问题 在构建 CNN 时 我收到 Kera
将 SSIM 损失函数与 Keras 结合使用
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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Keras
PyCharm 找不到已安装的软件包:keras
我在运行 Ubuntu 14 04 的 PC 上安装了 pycharm 2016 1 4 我已经使用安装了 Keras 一个 Python 包 pip install keras和 PyCharmcan找到它before 但它cannot找
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python27
pycharm
Keras
如何复制 tf.keras.models.Model 子类?
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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tensorflow
Keras
用于多输入图像的 VGG16 网络
我正在尝试将 VGG16 网络用于多个输入图像 使用具有 2 个输入的简单 CNN 训练该模型给了我一个 acc 大约 50 这就是为什么我想使用 VGG16 这样的既定模型进行尝试 这是我尝试过的 imports from keras a
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tensorflow
machinelearning
Keras
deeplearning
Keras TimeDistributed Conv1D 错误
这是我的代码 cnn input Input shape cnn max length emb output Embedding num chars 1 output dim 32 input length cnn max length t
Keras
convneuralnetwork
keraslayer
keras2
无法构建具有 int 输入的 Keras 层
我有一个复杂的 keras 模型 其中一层是自定义预训练层 需要 int32 作为输入 该模型作为继承自 Model 的类实现 其实现如下 class MyModel tf keras models Model def init self
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class
Keras
使用sklearn宏f1-score作为tensorflow.keras中的指标
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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tensorflow
Keras
如何使用keras打印神经网络中预测类的名称?
我在 keras 中使用预先训练的模型 最终将类索引预测为一些整数值 但我似乎不明白如何打印这些类的名称 我使用的模型是 ResNet 50 看一下https martin thoma com image classification ht
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deeplearning
Keras
Keras,训练模型后如何预测?
我正在使用 reuters example 数据集 它运行良好 我的模型已经过训练 我阅读了有关如何保存模型的信息 以便稍后加载它以再次使用 但如何使用这个保存的模型来预测新文本呢 我用吗models predict 我必须以特殊方式准备这
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Theano
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Keras
将 Keras (Tensorflow) 卷积神经网络转换为 PyTorch 卷积网络?
Keras 和 PyTorch 使用不同的参数进行填充 Keras 需要输入字符串 而 PyTorch 使用数字 有什么区别 如何将一个转换为另一个 哪些代码在任一框架中获得相同的结果 PyTorch 还采用参数 in channels o
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Keras
Pytorch
如何训练具有 2D 输出的网络? (蟒蛇,凯拉斯)
我想训练一个回归网络 其输出是两个坐标 x1 y1 和 x2 y2 我的问题是 如果我想训练网络 我的输出应该分开吗 我的意思是我的输出应该是这样的 x1 y1 x2 y2 或者有没有办法将它们堆叠起来 例如 x1 y1 x2 y2 提前致
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neuralnetwork
Regression
Keras
Keras模型拟合多项式
我从四次多项式生成了一些数据 并希望在 Keras 中创建一个回归模型来拟合该多项式 问题是拟合后的预测似乎基本上是线性的 由于这是我第一次使用神经网络 我认为我犯了一个非常微不足道且愚蠢的错误 这是我的代码 model Sequentia
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neuralnetwork
Keras
nonlinearregression
如何使用 Keras 将图像文件夹转换为 X 和 Y 批次?
假设我有一个图像文件夹 例如 PetData Dog images Cat images 我如何将其转换为 x train y train x test y test 格式 我看到这种格式广泛用于 MNIST 数据集 如下所示 mnist
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tensorflow
Keras
Keras 使用 mask 冻结特定权重
我是 Keras 的新人 我想实现一个并非所有权重都会更新的层 例如 在下面的代码中 我想要dilation图层将以某些中心权重永远不会更新的方式进行更新 例如 每个特征矩阵 共 1024 个 的形状dilation层是448 448和一块
Keras
Convolution
masking
使用 keras 和多个序列进行时间序列预测
我明白了有状态 LSTM 预测示例 https github com fchollet keras blob master examples stateful lstm py在 Keras 中的单个序列上 该示例有一个包含 50k 个观察值
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deeplearning
Keras
这个 NLP 问题层次结构描述中的最大池化是什么类型
我正在尝试实现这个描述以及我所做的 我生成了形状的 uni gram bi gram tri gram 15 512 使用填充 然后对于每个单词 我连接三个特征向量 3 512 然后我向他们申请 Globalmaxpooling1D 我不知
NLP
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Keras
pooling
分支输出 Keras
我的模型分为 2 个输出层 如下所示 输入 gt L1 gt L2 gt L3 gt 输出1 输入 gt L1 gt L2 gt L3 gt 输出2 我这样使用它是因为我想要out1 and out2有2个不同的激活函数 因此 我创建了一个
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Keras
在 model.fit() 期间记录 Keras 中每个时期的计算时间
我想比较不同模型之间的计算时间 在拟合期间 每个时期的计算时间被打印到控制台 Epoch 5 5 160000 160000 10s 我正在寻找一种方法来存储这些时间 其方式与模型指标类似 模型指标保存在每个时期并可通过历史对象获取 尝试以
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