我已经在我的Anaconda环境中安装了tensorflow-gpu。他们都运作良好。现在我正在尝试使用Tensorflow后端安装Keras。根据instruction我只是跑:pipinstallkeras但是它没有安装keras，然后我试了一下:condainstall-cconda-forgekeras=2.0.2然后我现在可以在python中导入keras。但问题是，它总是使用Theano后端。我正在尝试改变这一点，但不知道该怎么做。我也尝试编辑文件~/.keras，但实际上默认后端已经是tensorflow。请帮忙..非常感谢! 最佳答案
我在将纯Keras模型转换为不平衡数据集上的TensorFlowEstimatorAPI时遇到了一些麻烦。使用纯KerasAPI时，class_weight参数在model.fit方法中可用，但在使用tensorflow.python将Keras模型转换为TensorFlowEstimator时.keras.estimator.model_to_estimator没有地方通知class_weights。如何克服这个问题？我在Ubuntu18、Cuda9、Cudnn7上使用TF1.12纯Keras模型:defkeras_model(n_classes=None,model_dir='./
我正在使用Keras和Python进行分类，然后进行对象检测。我已经以80%以上的准确率对猫/狗进行了分类，我对目前的结果还可以。我的问题是如何从输入图像中检测猫或狗？我完全糊涂了。我想使用我自己的高度，而不是来自互联网的预训练。这是我目前的代码:fromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGeneratorfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportConvolution2D,MaxPooling2Dfromkeras.layersimportActivation,Dropou
是否可以获取使用flow_from_directory加载的文件名？我有:datagen=ImageDataGenerator(rotation_range=3,#featurewise_std_normalization=True,fill_mode='nearest',width_shift_range=0.2,height_shift_range=0.2,horizontal_flip=True)train_generator=datagen.flow_from_directory(path+'/train',target_size=(224,224),batch_size=ba
在keras.applications中，有一个在imagenet上预训练的VGG16模型。fromkeras.applicationsimportVGG16model=VGG16(weights='imagenet')此模型具有以下结构。Layer(type)OutputShapeParam#Connectedto====================================================================================================input_1(InputLayer)(None,3,224,224)0_
我正在尝试使用具有不同时间长度的序列在Keras中拟合RNN。我的数据位于格式为(sample,time,feature)=(20631,max_time,24)的Numpy数组中，其中max_time在运行时确定为时间戳最多的样本可用的时间步长。我已经用0填充了每个时间序列的开头，显然最长的除外。我最初是这样定义我的模型的......model=Sequential()model.add(Masking(mask_value=0.,input_shape=(max_time,24)))model.add(LSTM(100,input_dim=24))model.add(Dense(2
我正在使用具有tensorflow背景的keras开发一个简单的cnn分类器。defcnnKeras(training_data,training_labels,test_data,test_labels,n_dim):print("InitiatingCNN")seed=8numpy.random.seed(seed)model=Sequential()model.add(Convolution2D(64,1,1,init='glorot_uniform',border_mode='valid',input_shape=(16,1,1),activation='relu'))mode
我有以下代码，使用KerasScikit-LearnWrapper:fromkeras.modelsimportSequentialfromsklearnimportdatasetsfromkeras.layersimportDensefromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromkeras.wrappers.scikit_learnimportKerasClassifierfromsklearn.model_selectionimportStratifiedKFoldfromsklearn.model_selectionim
我发现model.predict和model.predict_proba都给出了相同的2D矩阵，表示每一行的每个类别的概率。这两个函数有什么区别？ 最佳答案 预测predict(self,x,batch_size=32,verbose=0)为输入样本生成输出预测，以批处理方式处理样本。参数x:theinputdata,asaNumpyarray.batch_size:integer.verbose:verbositymode,0or1.返回ANumpyarrayofpredictions.predict_probapredict_p
我正在尝试在Ubuntu16.04LTS上为Python3.5设置keras深度学习库，并使用Tensorflow作为后端。我安装了Python2.7和Python3.5。我已经安装了Anaconda并在它的帮助下Tensorflow、numpy、scipy、pyyaml。之后我用命令安装了kerassudopythonsetup.pyinstall虽然可以看到/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/Keras-1.1.0-py3.5.egg目录，但是不能使用keras库。当我尝试在python中导入它时，它会说ImportError:Nomodu
