我遇到了问题，我无法使用Keras和ThensorFlow重现我的结果。似乎最近在Kerasdocumentationsite上发布了一个解决方法对于这个问题，但不知何故它对我不起作用。我做错了什么？我在MBPRetina(没有NvidiaGPU)上使用JupyterNotebook。#**WorkaroundfromKerasDocumentation**importnumpyasnpimporttensorflowastfimportrandomasrn#ThebelowisnecessaryinPython3.2.3onwardsto#havereproduciblebehavi
我已经在Keras中使用tensorflow实现了一个基本的MLP，我正在尝试解决一个二元分类问题。对于二元分类，sigmoid似乎是推荐的激活函数，我不太明白为什么，以及Keras如何处理这个问题。我知道sigmoid函数会产生0到1之间的值。我的理解是，对于使用sigmoid的分类问题，将有一个特定的阈值用于确定输入的类别(通常为0.5)。在Keras中，我没有看到任何指定此阈值的方法，所以我假设它是在后端隐式完成的？如果是这种情况，Keras如何区分在二元分类问题或回归问题中使用sigmoid？对于二元分类，我们需要一个二元值，但对于回归，我们需要一个标称值。我所看到的可能表明这
我正在尝试使用keras对图像进行二进制分类。我的CNN模型在训练数据上训练有素(训练准确率约为90%，验证准确率约为93%)。但是在训练期间，如果我设置batchsize=15000，我会得到FigureI输出，如果我设置batchsize=50000，我会得到FigureII作为输出。有人可以告诉我出了什么问题吗？预测不应该取决于批量大小，对吗？我用于预测的代码:y=model.predict_classes(补丁，batch_size=50000，verbose=1)y=y.reshape((256,256))我的模型:-model=Sequential()model.add(C
我正在尝试在keras中实现全梯度下降。这意味着对于每个时期，我都在整个数据集上进行训练。这就是批量大小定义为训练集长度大小的原因。fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDensefromkeras.optimizersimportSGD,Adamfromkerasimportregularizersimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineimportrandomfromnumpy.randomimportseedimportrandom
尝试按照在Rstudio链接上安装Keras和TensorFlow的说明进行操作时https://keras.rstudio.com/index.html我收到以下错误。这是一台运行Windows7的工作计算机。我不熟悉python，但我相信我已经正确安装了python3.6(我能够在SpyderIDE中运行简单的python代码)。在此先感谢您提供有关如何使此工作正常进行的任何建议。>install_keras()Creatingr-tensorflowcondaenvironmentforTensorFlowinstallation...Solvingenvironment:...
在keras中运行文本分类模型时调用model.predict函数时出现以下错误。我搜索了所有地方，但它对我不起作用。ValueError:Errorwhencheckinginput:expecteddense_1_inputtohaveshape(100,)butgotarraywithshape(1,)我的数据有5个类别，总共只有15个示例。下面是数据集querytags0hiintro1howareyouwellb2hellointro3what'supwellb4how'slifewellb5byegb6seeyoulatergb7goodbyegb8thanksgratit
我用Keras编写了一个LSTM网络(以下代码):df=pd.read_csv("../data/training_data.csv")#Groupbyandpivotthedatagroup_index=df.groupby('group').cumcount()data=(df.set_index(['group',group_index]).unstack(fill_value=0).stack())#gettingnparrayofthedataandlabeling#onthelabelgroupwetakethefirstlabelbecauseitisthesamefor
我有一个时间序列数据集，我正在尝试训练一个网络，使其过度拟合(显然，这只是第一步，然后我将与过度拟合作斗争)。网络有两层:LSTM(32个神经元)和Dense(1个神经元，无激活)训练/模型具有以下参数:epochs:20,steps_per_epoch:100,loss:"mse",optimizer:"rmsprop".TimeseriesGenerator生成输入系列:length:1,sampling_rate:1,batch_size:1.我希望网络只会记住这么小的数据集(我已经尝试了更复杂的网络但无济于事)并且训练数据集的损失几乎为零。事实并非如此，当我将training的
我在Keras中创建了一个模型(我是新手)，并且设法很好地训练了它。它需要300x300的图像并尝试将它们分为两组。#sizeofimageinpixelimg_rows,img_cols=300,300#numberofclasses(heredigits1to10)nb_classes=2#numberofconvolutionalfilterstousenb_filters=16#sizeofpoolingareaformaxpoolingnb_pool=20#convolutionkernelsizenb_conv=20X=np.vstack([X_train,X_test])
TLDR:如何使用KerasRNN预测序列中的下一个值？我有一个顺序值列表。我想将它们输入RNN以预测序列中的下一个值。[0.435897440.442307690.49358974...,0.711538460.708333330.69230769]我正在使用Keras来执行此操作，并且可以获得一个损失减少但准确度始终为1.0的网络。这是错误的。y_tests!=model.predict(x_tests)。Epoch01517/1517[==============================]-0s-loss:0.0726-acc:1.0000-val_loss:0.0636
