我想使用KerasCNN构建二元分类器。我有大约6000行输入数据，如下所示:>>print(X_train[0])[[[-1.06405307-1.06685851-1.05989663-1.06273152][-1.06295958-1.06655996-1.05969803-1.06382503][-1.06415248-1.06735609-1.05999593-1.06302975][-1.06295958-1.06755513-1.05949944-1.06362621][-1.06355603-1.06636092-1.05959873-1.06173742][-1.06
我正在尝试使用来自keras的预训练VGG16。但我真的不确定输入范围应该是多少。快速回答，这些颜色顺序中的哪些？RGBBGR哪个范围？0到255？从大约-125平衡到大约+130？0比1？-1比1？我注意到thefilewherethemodelisdefined导入输入预处理器:from.imagenet_utilsimportpreprocess_input但此预处理器从未在文件的其余部分中使用。此外，当我检查codeforthispreprocessor，它有两种模式:caffe和tf(tensorflow)。每种模式的工作方式不同。最后，我无法在Internet上找到一致的文
我在JupyterNotebook中使用Keras训练神经网络时遇到问题。我创建了一个具有多个隐藏层的顺序模型。训练模型并保存结果后，我想删除该模型并在同一session中创建一个新模型，因为我有一个for循环来检查不同参数的结果。但是据我了解我得到的错误，当我改变参数时，当我循环时，我只是向模型添加层(即使我在循环内用network=Sequential()再次初始化它).所以我的问题是，我怎样才能完全清除以前的模型，或者我怎样才能在同一个session中初始化一个全新的模型？ 最佳答案 keras.backend.clear_s
我尝试使用Keras在python程序中将两个矩阵相乘。importkeras.backendasKimportnumpyasnpA=np.random.rand(10,500)B=np.random.rand(500,6000)x=K.placeholder(shape=A.shape)y=K.placeholder(shape=B.shape)xy=K.dot(x,y)xy.eval(A,B)我知道这行不通，但我也不知道如何让它发挥作用。 最佳答案 您需要使用变量而不是占位符。importkeras.backendasKimpo
我正在尝试复制http://machinelearningmastery.com/time-series-prediction-lstm-recurrent-neural-networks-python-keras/上的代码(第一个例子)。代码可以在“用于回归的LSTM网络”部分找到。但是，我的问题主要是指以下行:model.fit(trainX,trainY,epochs=100,batch_size=1,verbose=2)当我执行这一行时，出现以下异常:model.fit(trainX,trainY,batch_size=1,verbose=2,epochs=100)File"/
我在所有层中设置trainable=False，通过ModelAPI实现，但我想验证它是否有效。model.count_params()返回参数的总数，但是除了查看model的最后几行之外，有什么方法可以获得可训练参数的总数。总结()? 最佳答案 fromkerasimportbackendasKtrainable_count=int(np.sum([K.count_params(p)forpinset(model.trainable_weights)]))non_trainable_count=int(np.sum([K.coun
tf.keras.layers和tf.layers有什么区别？例如。他们都有Conv2d，他们提供不同的输出吗？如果将它们混合使用(例如一个隐藏层中的tf.keras.layers.Conv2d和下一个隐藏层中的tf.layers.max_pooling2d)有什么好处吗？ 最佳答案 从TensorFlow1.12开始，tf.layers只是tf.keras.layers的包装器。几个例子:卷积tf.layers只是继承自卷积tf.keras.layers，见源码here:@tf_export('layers.Conv2D')cla
我正在尝试根据AndrewNg的讲义实现稀疏自动编码器，如图所示here.它要求通过引入惩罚项(K-L散度)在自动编码器层上应用稀疏约束。我尝试使用提供的方向来实现这个here，经过一些小的改动。下面是SparseActivityRegularizer类实现的K-L散度和稀疏惩罚项，如下所示。defkl_divergence(p,p_hat):return(p*K.log(p/p_hat))+((1-p)*K.log((1-p)/(1-p_hat)))classSparseActivityRegularizer(Regularizer):sparsityBeta=Nonedef__in
我正在参加Kaggle竞赛，评估指标定义为本次比赛是根据不同交集联合(IoU)阈值的平均精度进行评估的。一组建议的对象像素和一组真实对象像素的IoU计算如下:IoU(A,B)=(A∩B)/(A∪B)该指标扫描一系列IoU阈值，在每个点计算平均精度值。阈值范围从0.5到0.95，步长为0.05:(0.5,0.55,0.6,0.65,0.7,0.75,0.8,0.85,0.9,0.95)。换句话说，在阈值为0.5时，如果预测对象与地面实况对象的交集大于0.5，则该预测对象被视为“命中”。在每个阈值t处，根据真阳性(TP)、假阴性(FN)和假阳性(FP)的数量计算精度值)将预测对象与所有地面
在我的原始设置中，我得到了X1=(1200,40,1)y1=(1200,10)然后，我可以完美地使用我的代码:model=Sequential()model.add(LSTM(12,input_shape=(40,1),return_sequences=True))model.add(LSTM(12,return_sequences=True))model.add(LSTM(6,return_sequences=False))model.add((Dense(10)))现在，我进一步得到了另一个与X1和y1大小相同的时间序列数据。即，X2=(1200,40,1)y2=(1200,10)
