我正在处理不平衡类的顺序标记问题，我想使用sample_weight来解决不平衡问题。基本上，如果我训练模型大约10个时期，我会得到很好的结果。如果我训练更多的epoch，val_loss会不断下降，但我会得到更差的结果。我猜该模型只是检测到更多的优势类别，而不利于较小的类别。该模型有两个输入，用于词嵌入和字符嵌入，输入是从0到6的7个可能类别之一。有了填充，我的词嵌入输入层的形状是(3000,150)，词嵌入的输入层是(3000,150,15)。我使用0.3分割来测试和训练数据，这意味着用于词嵌入的X_train是(2000,150)和(2000,150,15)用于字符嵌入。y包含每
我通过pip安装了tensorboard，当我尝试执行tensorboard--logdir=Graph/时，出现以下错误Traceback(mostrecentcalllast):File"/home/pawan/.local/bin/tensorboard",line152,inMain()File"/home/pawan/.local/bin/tensorboard",line102,inMainmodule_space=FindModuleSpace()File"/home/pawan/.local/bin/tensorboard",line83,inFindModuleSpa
我正在尝试运行KerasMINSTexample在Geforce2080上使用tensorflow-gpu。我的环境是Linux系统上的Anaconda。我正在从命令行pythonsession运行未修改的示例。我得到以下输出:UsingTensorFlowbackend.Devicemapping:/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0->device:0,name:GeForceRTX2080,pcibusid:0000:01:00.0,computecapability:7.5x_trainshape:(60000,28,28,1
比如说，我有一个输出dims(4,x,y)的层。我想将其拆分为4个独立的(1,x,y)张量，我可以将其用作其他4个层的输入。我主要寻找的是Merge层的反面。我知道在keras中没有分割层，但是在keras中有没有简单的方法来做到这一点？ 最佳答案 你在找这样的东西吗？importkeras.backendasKimportnumpyasnpval=np.random.random((4,2,3))t=K.variable(value=val)t1=t[0,:,:]t2=t[1,:,:]t3=t[2,:,:]t4=t[3,:,:]p
作为上下文，我对机器学习的世界还比较陌生，我正在尝试一个项目，目标是对NBA比赛中的比赛进行分类。我的输入是NBA比赛中每场比赛的40帧序列，我的标签是给定比赛的11个包罗万象的分类。计划是获取每个帧序列并将每个帧传递到CNN中以提取一组特征。然后，来自给定视频的每个特征序列都将传递到RNN。我目前在大部分实现中使用Keras，我选择为我的CNN使用VGG16模型。下面是一些相关代码:video=keras.Input(shape=(None,255,255,3),name='video')cnn=keras.applications.VGG16(include_top=False,w
我正在尝试在keras中创建我的第一个集成模型。我的数据集中有3个输入值和一个输出值。fromkeras.optimizersimportSGD,Adamfromkeras.layersimportDense,Mergefromkeras.modelsimportSequentialmodel1=Sequential()model1.add(Dense(3,input_dim=3,activation='relu'))model1.add(Dense(2,activation='relu'))model1.add(Dense(2,activation='tanh'))model1.co
我是深度学习和Keras的新手，我尝试对我的模型训练过程进行的改进之一是利用Keras的keras.callbacks.EarlyStopping回调函数。根据训练我的模型的输出，将以下参数用于EarlyStopping似乎合理吗？EarlyStopping(monitor='val_loss',min_delta=0.0001,patience=5,verbose=0,mode='auto')此外，如果要等待5个连续的时期，其中val_loss的差异小于min_delta0.0001？训练LSTM模型时的输出(没有EarlyStop)运行所有100个epochEpoch1/10010
我需要一些关于keras损失函数的帮助。我一直在使用Tensorflow后端在keras上实现自定义损失函数。我已经在numpy中实现了自定义损失函数，但如果能将其转换为keras损失函数就更好了。损失函数采用数据框和一系列用户ID。如果user_id不同，则同一user_id的欧氏距离为正和负。该函数返回数据帧的标量距离总和。defcustom_loss_numpy(encodings,user_id):#user_id:apandasseriesofusers#encodings:apandasdataframeofencodingsbatch_dist=0foriinrange(
我制作了一个简单的模块，用于计算输入和输出数字之间的关系，在本例中为x和x的平方。Python中的代码:importnumpyasnpimporttensorflowastf#TensorFlowonlylogerrormessages.tf.logging.set_verbosity(tf.logging.ERROR)features=np.array([-10,-9,-8,-7,-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],dtype=float)labels=np.array([100,81,64,49,36,25,16,9,4,1,0,1,
我已按照https://machinelearningmastery.com/return-sequences-and-return-states-for-lstms-in-keras/中的步骤进行操作但是当涉及到双向lstm时，我尝试了这个lstm,state_h,state_c=Bidirectional(LSTM(128,return_sequences=True,return_state=True))(input)但它不会起作用。在使用双向包装器时，是否有一些方法可以在LSTM层中同时获得最终隐藏状态和序列 最佳答案 调用B
