我使用Keras和tensorflow作为后端。我有一个编译/训练模型。我的预测循环很慢，所以我想找到一种方法来并行化predict_proba调用以加快速度。我想获取(数据)批处理列表，然后根据可用的gpu，对这些批处理的子集运行model.predict_proba()。本质上:data=[batch_0,batch_1,...,batch_N]ongpu_0=>returnpredict_proba(batch_0)ongpu_1=>returnpredict_proba(batch_1)...ongpu_N=>returnpredict_proba(batch_N)我知道在纯T
我不断从以下代码中收到input_shape错误。fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layers.coreimportDense,Activation,Dropoutfromkeras.layers.recurrentimportLSTMdef_load_data(data):"""datashouldbepd.DataFrame()"""n_prev=10docX,docY=[],[]foriinrange(len(data)-n_prev):docX.append(data.iloc[i:i+n_prev].as_matrix())
keras能够使用keras.callbacks.TensorBoard以张量板兼容格式导出它的一些训练数据。但是，它不支持embeddingvisualisation在张量板上。有解决办法吗？ 最佳答案 找到解决方案:importosimportkerasimporttensorflowROOT_DIR='/tmp/tfboard'os.makedirs(ROOT_DIR,exist_ok=True)OUTPUT_MODEL_FILE_NAME=os.path.join(ROOT_DIR,'tf.ckpt')#getthekera
我有一个序列到序列学习模型，它运行良好并且能够预测一些输出。问题是我不知道如何将输出转换回文本序列。这是我的代码。fromkeras.preprocessing.textimportTokenizer,base_filterfromkeras.preprocessing.sequenceimportpad_sequencesfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDensetxt1="""Whatmakesthisproblemdifficultisthatthesequencescanvaryinlength,bec
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。Epoch5/5160000/160000[==============================]-**10s**......我正在寻找一种方法来存储这些时间，其方式类似于保存在每个时期中并可通过历史对象获取的模型指标。 最佳答案 尝试以下回调:classTimeHistory(keras.callbacks.Callback):defon_train_begin(self,logs={}):self.times=[]defon_epoch_beg
我想访问SequentialKeras模型中所有层的层大小。我的代码:model=Sequential()model.add(Conv2D(filters=32,kernel_size=(3,3),input_shape=(64,64,3)))model.add(MaxPooling2D(pool_size=(3,3),strides=(2,2)))然后我想要像下面这样的一些代码来工作forlayerinmodel.layers:print(layer.get_shape())..但事实并非如此。我收到错误:AttributeError:'Conv2D'objecthasnoattri
我正在安装一个train_generator并通过自定义回调来计算我的validation_generator上的自定义指标。如何在自定义回调中访问参数validation_steps和validation_data？self.params里没有，self.model里也找不到。这就是我想做的。欢迎任何不同的方法。model.fit_generator(generator=train_generator,steps_per_epoch=steps_per_epoch,epochs=epochs,validation_data=validation_generator,validatio
我正在尝试使用LSTM自动编码器(Keras)重建时间序列数据。现在我想在少量样本上训练自动编码器(5个样本，每个样本有500个时间步长并且有1个维度)。我想确保该模型可以重建这5个样本，然后我将使用所有数据(6000个样本)。window_size=500features=1data=data.reshape(5,window_size,features)model=Sequential()model.add(LSTM(256,input_shape=(window_size,features),return_sequences=True))model.add(LSTM(128,in
我还不清楚什么是metrics(如下面的代码所示)。他们到底在评估什么？为什么我们需要在model中定义它们？为什么我们可以在一个模型中有多个指标？更重要的是，这一切背后的机制是什么？也欢迎任何科学引用。model.compile(loss='mean_squared_error',optimizer='sgd',metrics=['mae','acc']) 最佳答案 因此，为了了解什么是metrics，最好先了解什么是loss函数。神经网络主要使用梯度方法通过减少损失函数的迭代过程进行训练。loss被设计为具有两个关键属性-首先，
我还不清楚什么是metrics(如下面的代码所示)。他们到底在评估什么？为什么我们需要在model中定义它们？为什么我们可以在一个模型中有多个指标？更重要的是，这一切背后的机制是什么？也欢迎任何科学引用。model.compile(loss='mean_squared_error',optimizer='sgd',metrics=['mae','acc']) 最佳答案 因此，为了了解什么是metrics，最好先了解什么是loss函数。神经网络主要使用梯度方法通过减少损失函数的迭代过程进行训练。loss被设计为具有两个关键属性-首先，
