我有一个问题，此时我完全不知道如何解决它。我正在使用带有LSTM层的Keras来投影时间序列。我正在尝试使用前10个数据点来预测第11个。代码如下:fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layers.coreimportDense,Activation,Dropoutfromkeras.layers.recurrentimportLSTMdef_load_data(data):"""datashouldbepd.DataFrame()"""n_prev=10docX,docY=[],[]foriinrange(len(data)-n_pre
我有3个带有彩色图像的文件夹。文件夹名称是里面图片的标签。cls1|____img_0.png|____...|____img_n.pngcls2|____img_0.png|____...|____img_n.pngcls3|____img_0.png|____...|____img_n.png我想使用Keras库创建用于分类的卷积神经网络，但我找不到如何从彩色图像创建数据集。你能帮帮我吗？ 最佳答案 请考虑这个gistofpre-trainedVGG-16modelwithexampleusage我认为这是说明性的:总结:使用O
我正在学习使用Keras训练分类器的教程https://blog.keras.io/building-powerful-image-classification-models-using-very-little-data.html具体来说，来自secondscript作者给出的，我想将脚本转换成一个可以训练多类分类器的脚本(是猫和狗的二进制文件)。我的火车文件夹中有5个类(class)，所以我做了以下更改:在train_top_model()的函数中:我变了model=Sequential()model.add(Flatten(input_shape=train_data.shape[
我目前正在使用KerasTokenizer创建单词索引，然后将该单词索引与导入的GloVe词典进行匹配以创建嵌入矩阵。然而，我遇到的问题是，这似乎打败了使用词向量嵌入的优势之一，因为当使用经过训练的模型进行预测时，如果它遇到一个不在分词器的词索引中的新词，它会将其从序列中删除.#fitthetokenizertokenizer=Tokenizer()tokenizer.fit_on_texts(texts)word_index=tokenizer.word_index#loadgloveembeddingintoadictembeddings_index={}dims=100glove
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
