我将这个问题发布到CrossValidated论坛，后来意识到这可能会在stackoverlfow中找到合适的受众。我正在寻找一种方法，可以使用从pythonstatsmodel获得的fit对象(结果)输入到scikit-learncross_validation方法的cross_val_score中？所附链接表明这可能是可能的，但我没有成功。我收到以下错误estimatorshouldabeanestimatorimplementing'fit'methodstatsmodels.discrete.discrete_model.BinaryResultsWrapperobjectat
我为MNIST数据库编写了以下简单的MLP网络。from__future__importprint_functionimportkerasfromkeras.datasetsimportmnistfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Dropoutfromkerasimportcallbacksbatch_size=100num_classes=10epochs=20tb=callbacks.TensorBoard(log_dir='/Users/shlomi.shwartz/tensorflow/not
我想监控例如。进度条和Tensorboard中Keras训练期间的学习率。我认为必须有一种方法来指定记录哪些变量，但Keras上没有立即澄清这个问题website.我想这与创建自定义Callback有关函数，但是，应该可以修改已经存在的进度条回调，不是吗？ 最佳答案 它可以通过自定义指标来实现。以学习率为例:defget_lr_metric(optimizer):deflr(y_true,y_pred):returnoptimizer.lrreturnlrx=Input((50,))out=Dense(1,activation='s
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
我使用load_file方法让linearsvc针对训练集和测试集工作，我试图让它在多处理器环境中工作。如何在LinearSVC().fit()LinearSVC().predict()上进行多处理工作？我还不太熟悉scikit-learn的数据类型。我也在考虑将样本拆分为多个数组，但我不熟悉numpy数组和scikit-learn数据结构。这样做会更容易放入multiprocessing.pool()中，这样，将样本分成block，训练它们并稍后组合训练集，它会工作吗？编辑:这是我的场景:假设，我们在训练样本集中有100万个文件，当我们想要在多个处理器上分发Tfidfvectoriz
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
我正在使用sklearn，特别是linear_model模块。在拟合一个简单的线性之后importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearnimportlinear_modelrandn=np.random.randnX=pd.DataFrame(randn(10,3),columns=['X1','X2','X3'])y=pd.DataFrame(randn(10,1),columns=['Y'])model=linear_model.LinearRegression()model.fit(X=X,y=y)我看到了如何通过coef_和intercept_
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
