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
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
我正在进行有毒评论文本分类Kaggle挑战。有6个类别:['threat','severe_toxic','obscene','insult','identity_hate','toxic']。一条评论可以是这些类别的多个，因此这是一个多标签分类问题。我用Keras构建了一个基本的神经网络，如下所示:model=Sequential()model.add(Embedding(10000,128,input_length=250))model.add(Flatten())model.add(Dense(100,activation='relu'))model.add(Dense(len(
我被以下之间明显的不一致所困扰:来自keras.preprocessing的图像大小调整功能，它们是PIL函数的包装器TensorFlow的tf.image中的图像大小调整函数。我正在使用Keras(实际上是使用tf.keras，但这并不重要)为计算机视觉任务训练深度学习模型。然后，我使用TF服务为模型提供服务，这要求我将图像作为编码字节字符串发送到模型，在通过模型图之前使用tf.image.decode_png对它们进行解码。当我调整图像大小时出现问题。与tf.image相比，使用双线性插值(或任何其他方法)调整大小会在PIL中给出不同的结果，以至于模型的分类会根据函数的不同而变化我
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
