我想在一个Python应用程序中使用model.fit()并行训练一些不同的模型。使用的模型没有必要的共同点，它们在不同时间在同一个应用程序中启动。首先，我在一个单独的线程中毫无问题地启动了一个model.fit()，然后是主线程。如果我现在想启动第二个model.fit()，我会收到以下错误消息:ExceptioninthreadThread-1:tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError:Node'hidden_1/BiasAdd':Unknowninputnode'hidden_1/MatMul'它们都
我使用带有TensorFlow后端的Keras来构建和运行神经网络。我需要在损失函数的输出张量上使用numpy函数。更具体地说，我的损失函数涉及寻找最近的邻居，我需要为ckdTree使用Keras功能。以此目的。我尝试使用K.eval()将我的输出张量转换为numpy数组。但是，我相信，当我尝试编译模型时，这会引发InvalidArgument错误，因为您无法在符号变量上运行eval()。这是重现此错误的玩具代码片段。importnumpyasnpfromkerasimportbackendasKfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.lay
我认为标题是不言自明的，但要详细询问，有sklearn的方法train_test_split()其工作方式如下:X_train,X_test,Y_train,Y_test=train_test_split(X,Y,test_size=0.3,stratify=Y)这意味着:该方法将以0.3:0.7的比例拆分数据，并尝试使两个数据中的标签百分比相等。有与此等效的keras吗？ 最佳答案 现在正在使用keras数据集类。我正在运行keras-2.2.4-tf以及新的tensorflow版本。基本上，使用类似tf.data.Dataset
一段时间以来，我使用工具keras得到了非常糟糕的结果，并且对这个工具没有那么多的怀疑。但我现在开始有点担心了。我试着看看它是否可以处理一个简单的XOR问题，30000个epoch之后它仍然没有解决它...代码:fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layers.coreimportDense,Activationfromkeras.optimizersimportSGDimportnumpyasnpnp.random.seed(100)model=Sequential()model.add(Dense(2,input_dim=2))mod
Bellow是Keras文档中的一段示例代码。看起来第一个卷积接受具有3个颜色channel的256x256图像。它有64个输出过滤器(我认为这些与我在其他地方读到的特征图相同，有人可以为我确认这一点)。让我感到困惑的是输出大小是(无、64、256、256)。我希望它是(None,64*3,256,256)因为它需要对每个颜色channel进行卷积。我想知道Keras如何处理颜色channel。在通过卷积之前，这些值是否被平均(转换为灰度)？#applya3x3convolutionwith64outputfiltersona256x256image:model=Sequential(
我想知道如何在Keras中使用批量归一化(BN)实现biLSTM。我知道BN层应该介于线性和非线性之间，即激活。这很容易用CNN或Dense层实现。但是，如何使用biLSTM做到这一点？提前致谢。 最佳答案 如果你想对LSTM的线性输出应用BatchNormalization，你可以这样做fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layers.recurrentimportLSTMfromkeras.layers.wrappersimportBidirectionalfromkeras.la
我正在使用KerasTensorBoard回调。我想运行网格搜索并可视化张量板上每个模型的结果。问题是不同运行的所有结果都合并在一起，损失图是这样的一团糟:如何重命名每次运行以具有类似于此的名称:这里是网格搜索的代码:df=pd.read_csv('data/prepared_example.csv')df=time_series.create_index(df,datetime_index='DATE',other_index_list=['ITEM','AREA'])target=['D']attributes=['S','C','D-10','D-9','D-8','D-7','
为什么我很困惑:如果我在示例[A,B,C]上测试我的模型，它将获得一定的准确性。如果我在示例[C、B、A]上测试相同的模型，它应该获得相同的准确度。换句话说，打乱例子不应该改变我的模型的准确性。但这似乎是下面发生的事情:一步一步:这是我训练模型的地方:model.fit_generator(batches,batches.nb_sample,nb_epoch=1,verbose=2,validation_data=val_batches,nb_val_samples=val_batches.nb_sample)这是我在不打乱验证集的情况下测试模型的地方:gen=ImageDataGen
我正在尝试调试我构建的keras模型。似乎我的渐变正在爆炸，或者除以0或类似的东西。当它们通过网络反向传播时，能够检查各种梯度会很方便。像下面这样的东西是理想的:model.evaluate(np.array([[1,2]]),np.array([[1]]))#givesthelossmodel.evaluate_gradient(np.array([[1,2]]),np.array([[1]]),layer=2)#givesthedoutput/dlossatlayer2forthegiveninputmodel.evaluate_weight_gradient(np.array([
我知道Keras的默认后端已从Theano切换到TensorFlow，但有了Theano的开发版本，我可以使用OpenCL在GPU上进行训练(我有AMD卡)。但是，当我导入Keras时，它只使用TensorFlow后端即使我更改了Keras配置文件中的值:~$cat$HOME/.keras/keras.json{"epsilon":1e-07,"floatx":"float32","backend":"theano"}~$python-c'importkeras'UsingTensorFlowbackend.~$KERAS_BACKEND=theanopython-c'importke
