我重写了以下代码以处理大规模数据集。我正在使用Python生成器根据逐批生成的数据拟合模型。defsubtract_mean_gen(x_source,y_source,avg_image,batch):batch_list_x=[]batch_list_y=[]forline,yinzip(x_source,y_source):x=line.astype('float32')x=x-avg_imagebatch_list_x.append(x)batch_list_y.append(y)iflen(batch_list_x)==batch:yield(np.array(batch_l
我的代码(我无法更改)使用带有my_input_tensor作为input_tensor的Resnet。model1=keras.applications.resnet50.ResNet50(input_tensor=my_input_tensor,weights='imagenet')调查sourcecode,ResNet50函数使用my_input_tensor创建一个新的keras输入层，然后创建模型的其余部分。这是我想用我自己的模型复制的行为。我从h5文件加载我的模型。model2=keras.models.load_model('my_model.h5')由于这个模型已经有一
我正在尝试使用Keras库、Tensorflow后端为完全卷积神经网络建模。我面临的问题是将]不同大小的图像分批提供给model.fit()函数。训练集由大小从768x501到1024x760不等的图像组成。具有相同尺寸的图像不超过5张，因此将它们分组似乎没有帮助。Numpy允许将数据以列表形式存储在单个变量中。但是kerasmodel.fit()函数在接收列表类型训练数组时抛出错误。我不想调整大小和丢失数据，因为我已经有一个非常小的数据集。我该如何训练这个网络？ 最佳答案 我认为空间金字塔池化(SPP)可能会有所帮助。检查这个pa
我正在尝试让tf.keras模型使用混合精度在TPU上运行。我想知道如何使用bfloat16混合精度构建keras模型。是这样的吗？withtf.contrib.tpu.bfloat16_scope():inputs=tf.keras.layers.Input(shape=(2,),dtype=tf.bfloat16)logits=tf.keras.layers.Dense(2)(inputs)logits=tf.cast(logits,tf.float32)model=tf.keras.models.Model(inputs=inputs,outputs=logits)model.c
上下文:我目前正在使用带有Tensorflow后端的Keras进行时间序列预测，因此研究了提供的教程here.按照本教程，我来到了fit_generator()的生成器的位置。方法进行了说明。此生成器生成的输出如下(左样本，右目标):[[[10.15.][20.25.]]]=>[[30.35.]]->Batchno.1:2Samples|1Target---------------------------------------------[[[20.25.][30.35.]]]=>[[40.45.]]->Batchno.2:2Samples|1Target--------------
我在尝试导入Keras模块Nadam时遇到导入错误:>>>fromkeras.optimizersimportNadamTraceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inImportError:cannotimportnameNadam我可以导入和使用SGD、Adam等，但不是这个优化器。任何帮助表示赞赏。我使用以下方法安装了Keras:gitclonehttps://github.com/fchollet/keras.gitsudopython2.7setup.pyinstall我刚刚发现，如果我尝试在安装后立即使用shell导入它，Nadam
如何最好地将预处理层(例如，减去均值并除以标准差)添加到keras(v2.0.5)模型，以便模型完全独立部署(可能在C++环境中)。我试过:defgetmodel():model=Sequential()mean_tensor=K.placeholder(shape=(1,1,3),name="mean_tensor")std_tensor=K.placeholder(shape=(1,1,3),name="std_tensor")preproc_layer=Lambda(lambdax:(x-mean_tensor)/(std_tensor+K.epsilon()),input_sh
我有10000张一些手写数字的BMP图片。如果我想将数据提供给神经网络，我需要做什么？对于MNIST数据集，我只需编写(X_train,y_train),(X_test,y_test)=mnist.load_data()我在python中使用Keras库。我如何创建这样的数据集？ 最佳答案 您可以编写一个函数来加载所有图像并将它们堆叠到一个numpy数组中(如果所有图像都适合RAM)，或者使用包含函数flow_from_directory的KerasImageDataGenerator(https://keras.io/prepro
我正在进行有毒评论文本分类Kaggle挑战。有6个类别:['threat','severe_toxic','obscene','insult','identity_hate','toxic']。一条评论可以是这些类别的多个，因此这是一个多标签分类问题。我用Keras构建了一个基本的神经网络，如下所示:model=Sequential()model.add(Embedding(10000,128,input_length=250))model.add(Flatten())model.add(Dense(100,activation='relu'))model.add(Dense(len(
我被以下之间明显的不一致所困扰:来自keras.preprocessing的图像大小调整功能，它们是PIL函数的包装器TensorFlow的tf.image中的图像大小调整函数。我正在使用Keras(实际上是使用tf.keras，但这并不重要)为计算机视觉任务训练深度学习模型。然后，我使用TF服务为模型提供服务，这要求我将图像作为编码字节字符串发送到模型，在通过模型图之前使用tf.image.decode_png对它们进行解码。当我调整图像大小时出现问题。与tf.image相比，使用双线性插值(或任何其他方法)调整大小会在PIL中给出不同的结果，以至于模型的分类会根据函数的不同而变化我
