我有几千个音频文件，我想使用Keras和Theano对它们进行分类。到目前为止，我生成了每个音频文件的28x28频谱图(更大可能更好，但我只是想让算法在这一点上工作)并将图像读入矩阵。所以最后我得到这个大的图像矩阵来输入网络进行图像分类。在一个教程中我找到了这个mnist分类代码:importnumpyasnpfromkeras.datasetsimportmnistfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layers.coreimportDensefromkeras.utilsimportnp_utilsbatch_size=128nb_c
Keras层文档指定了卷积层的输入和输出大小:https://keras.io/layers/convolutional/输入形状:(samples,channels,rows,cols)输出形状:(samples,filters,new_rows,new_cols)并且内核大小是一个空间参数，即仅确定宽度和高度。因此，带有cchannel的输入将产生带有filterschannel的输出，而不管c的值如何。因此，它必须使用空间heightxwidth过滤器应用2D卷积，然后以某种方式为每个学习的过滤器聚合结果。这个聚合运算符是什么？它是跨channel的总和吗？我可以控制它吗？我在K
从Keras的imdb数据集中恢复原始文本我想从Keras的imdb数据集中恢复imdb的原始文本。首先，当我加载Keras的imdb数据集时，它返回了单词索引序列。>>>(X_train,y_train),(X_test,y_test)=imdb.load_data()>>>X_train[0][1,14,22,16,43,530,973,1622,1385,65,458,4468,66,3941,4,173,36,256,5,25,100,43,838,112,50,670,22665,9,35,480,284,5,150,4,172,112,167,21631,336,385,3
当您运行Keras神经网络模型时，您可能会在控制台中看到如下内容:Epoch1/36/1000[..............................]-ETA:7994s-loss:5111.7661随着时间的推移，损失有望改善。我想随着时间的推移将这些损失记录到一个文件中，以便我可以从中学习。我试过了:logging.basicConfig(filename='example.log',filemode='w',level=logging.DEBUG)但这不起作用。我不确定在这种情况下我需要什么级别的日志记录。我也尝试过使用如下回调:defgenerate_train_bat
可以在此处改进Keras文档。看完这篇，我还是不明白这到底是做什么的:Keras.io.preprocessing.sequence.pad_sequences谁能说明这个函数的作用，最好提供一个例子？ 最佳答案 pad_sequences用于确保列表中的所有序列具有相同的长度。默认情况下，这是通过在每个序列的开头填充0来完成的，直到每个序列的长度与最长序列的长度相同。例如>>>pad_sequences([[1,2,3],[3,4,5,6],[7,8]])array([[0,1,2,3],[3,4,5,6],[0,0,7,8]],
我的问题很简单，什么是验证数据传递给序列模型中的model.fit用于？而且，它是否会影响模型的训练方式(通常使用验证集，例如，在模型中选择超参数，但我认为这不会发生在这里)？我说的是可以这样传递的验证集:#Createmodelmodel=Sequential()#Addlayersmodel.add(...)#Trainmodel(use10%oftrainingsetasvalidationset)history=model.fit(X_train,Y_train,validation_split=0.1)#Trainmodel(usevalidationdataasvalida
我只是从一般的keras和机器学习开始。我训练了一个模型来对来自2个类别的图像进行分类，并使用model.save()保存它。这是我使用的代码:fromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGeneratorfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportConv2D,MaxPooling2Dfromkeras.layersimportActivation,Dropout,Flatten,DensefromkerasimportbackendasK#dimensionsofourima
我使用KerasClassifier来训练分类器。代码如下:importnumpyfrompandasimportread_csvfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDensefromkeras.wrappers.scikit_learnimportKerasClassifierfromkeras.utilsimportnp_utilsfromsklearn.model_selectionimportcross_val_scorefromsklearn.model_selectionimportKFoldfroms
在Keras中，我们可以将model.fit的输出返回到历史记录中，如下所示:history=model.fit(X_train,y_train,batch_size=batch_size,nb_epoch=nb_epoch,validation_data=(X_test,y_test))现在，如何将历史对象的历史属性保存到文件中以供进一步使用(例如绘制acc或loss对epochs的图)？ 最佳答案 我使用的是以下内容:withopen('/trainHistoryDict','wb')asfile_pi:pickle.dump(
我刚刚使用Keras构建了我的第一个模型，这是输出。它看起来像是构建任何Keras人工神经网络后得到的标准输出。即使在查看文档之后，我也不完全了解时代是什么以及输出中打印的损失是什么。什么是Keras的epoch和loss？(我知道这可能是一个非常基本的问题，但我似乎无法在网上找到答案，如果从文档中很难找到答案，我认为其他人也会有同样的问题，因此决定把它贴在这里。)Epoch1/201213/1213[==============================]-0s-loss:0.1760Epoch2/201213/1213[============================
