如何在Keras中实现此指标？我下面的代码给出了错误的结果!请注意，我正在通过exp(x)-1撤消之前的log(x+1)转换，负预测也被裁剪为0:defrmsle_cust(y_true,y_pred):first_log=K.clip(K.exp(y_pred)-1.0,0,None)second_log=K.clip(K.exp(y_true)-1.0,0,None)returnK.sqrt(K.mean(K.square(K.log(first_log+1.)-K.log(second_log+1.)),axis=-1)为了比较，这里是标准的numpy实现:defrmsle_cu
来源有多个来源解释了有状态/无状态LSTM以及我已经阅读过的batch_size的作用。我稍后会在我的帖子中提到它们:[1]https://machinelearningmastery.com/understanding-stateful-lstm-recurrent-neural-networks-python-keras/[2]https://machinelearningmastery.com/stateful-stateless-lstm-time-series-forecasting-python/[3]http://philipperemy.github.io/keras-
官方文档说“不推荐使用pickle或cPickle来保存Keras模型。”但是，我对pickleKeras模型的需求源于使用sklearn的RandomizedSearchCV(或任何其他超参数优化器)的超参数优化。必须将结果保存到文件中，因为这样脚本就可以在分离的session等中远程执行。本质上，我想:trial_search=RandomizedSearchCV(estimator=keras_model,...)pickle.dump(trial_search,open("trial_search.pickle","wb")) 最佳答案
我正在尝试实现这个损失函数:MCFD_loss_function来自本文档(P6):Lossfunctions所以我创建了一个这样的新函数:defmcfd_loss(y_true,y_pred):returnK.sum(#∑K.cast(K.greater(#onlyvaluesgreaterthan0(+float32cast)K.dot(K.sign(y_pred),#πK.sign(y_true)),0),'float32'))但是当我开始训练时出现了这个错误:ValueError:AnoperationhasNoneforgradient.Pleasemakesurethata
我正在尝试基于此workusingtheSTSdataset实现句子相似度架构.标签是从0到1的归一化相似性分数，因此假设它是一个回归模型。我的问题是，从第一个纪元开始，损失直接进入NaN。我做错了什么？我已经尝试更新到最新的keras和theano版本。我的模型的代码是:defcreate_lstm_nn(input_dim):seq=Sequential()`#embeddusingpretrained300dembeddingseq.add(Embedding(vocab_size,emb_dim,mask_zero=True,weights=[embedding_weights
我正在使用GPU版本的keras在预训练网络上应用迁移学习。我不明白如何定义参数max_queue_size、workers和use_multiprocessing。如果我更改这些参数(主要是为了加快学习速度)，我不确定每个时期是否仍然可以看到所有数据。max_queue_size:用于“预缓存”来自生成器的样本的内部训练队列的最大大小问题:这是指在CPU上准备了多少批处理？它与workers有什么关系？如何最佳定义？worker:并行生成批处理的线程数。批处理在CPU上并行计算，并即时传递到GPU以进行神经网络计算问题:如何确定我的CPU可以/应该并行生成多少批处理？use_mult
我有一个问题，此时我完全不知道如何解决它。我正在使用带有LSTM层的Keras来投影时间序列。我正在尝试使用前10个数据点来预测第11个。代码如下:fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layers.coreimportDense,Activation,Dropoutfromkeras.layers.recurrentimportLSTMdef_load_data(data):"""datashouldbepd.DataFrame()"""n_prev=10docX,docY=[],[]foriinrange(len(data)-n_pre
我有3个带有彩色图像的文件夹。文件夹名称是里面图片的标签。cls1|____img_0.png|____...|____img_n.pngcls2|____img_0.png|____...|____img_n.pngcls3|____img_0.png|____...|____img_n.png我想使用Keras库创建用于分类的卷积神经网络，但我找不到如何从彩色图像创建数据集。你能帮帮我吗？ 最佳答案 请考虑这个gistofpre-trainedVGG-16modelwithexampleusage我认为这是说明性的:总结:使用O
我正在学习使用Keras训练分类器的教程https://blog.keras.io/building-powerful-image-classification-models-using-very-little-data.html具体来说，来自secondscript作者给出的，我想将脚本转换成一个可以训练多类分类器的脚本(是猫和狗的二进制文件)。我的火车文件夹中有5个类(class)，所以我做了以下更改:在train_top_model()的函数中:我变了model=Sequential()model.add(Flatten(input_shape=train_data.shape[
我目前正在使用KerasTokenizer创建单词索引，然后将该单词索引与导入的GloVe词典进行匹配以创建嵌入矩阵。然而，我遇到的问题是，这似乎打败了使用词向量嵌入的优势之一，因为当使用经过训练的模型进行预测时，如果它遇到一个不在分词器的词索引中的新词，它会将其从序列中删除.#fitthetokenizertokenizer=Tokenizer()tokenizer.fit_on_texts(texts)word_index=tokenizer.word_index#loadgloveembeddingintoadictembeddings_index={}dims=100glove
