我有一个用keras编写的多输出(200)二进制分类模型。在此模型中，我想添加其他指标，例如ROC和AUC，但据我所知，keras没有内置的ROC和AUC指标函数。我尝试从scikit-learn导入ROC、AUC函数fromsklearn.metricsimportroc_curve,aucfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense...model.add(Dense(200,activation='relu'))model.add(Dense(300,activation='relu'))model.add
每次从Keras框架(https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/imdb_lstm.py)运行imdb_lstm.py示例时，我都会得到不同的结果(测试准确度)在任何keras导入之前，代码的顶部包含np.random.seed(1337)。它应该防止它为每次运行生成不同的数字。我错过了什么？更新:如何复制:安装Keras(http://keras.io/)执行https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/imdb_lstm.py几次。它将训练模型并输出测
我正在使用reuters-example数据集，它运行良好(我的模型经过训练)。我阅读了有关如何保存模型的信息，以便稍后加载以再次使用。但是我如何使用这个保存的模型来预测一个新的文本呢？我使用models.predict()吗？我必须以特殊方式准备此文本吗？我试过了importkeras.preprocessing.texttext=np.array(['thisisjustsomerandom,stupidtext'])print(text.shape)tk=keras.preprocessing.text.Tokenizer(nb_words=2000,filters=keras.
目前我使用以下代码:callbacks=[EarlyStopping(monitor='val_loss',patience=2,verbose=0),ModelCheckpoint(kfold_weights_path,monitor='val_loss',save_best_only=True,verbose=0),]model.fit(X_train.astype('float32'),Y_train,batch_size=batch_size,nb_epoch=nb_epoch,shuffle=True,verbose=1,validation_data=(X_valid,Y_
如何在Keras中从HDF5文件加载模型？我尝试了什么:model=Sequential()model.add(Dense(64,input_dim=14,init='uniform'))model.add(LeakyReLU(alpha=0.3))model.add(BatchNormalization(epsilon=1e-06,mode=0,momentum=0.9,weights=None))model.add(Dropout(0.5))model.add(Dense(64,init='uniform'))model.add(LeakyReLU(alpha=0.3))model
我有一个两层神经网络的例子。第一层有两个参数并有一个输出。第二个应该将一个参数作为第一层的结果和一个附加参数。它应该是这样的:x1x2x3\//y1/\/y2所以，我创建了一个包含两层的模型并尝试合并它们，但它返回错误:顺序模型中的第一层必须获得“input_shape”或“batch_input_shape”参数。就行result.add(merged).型号:first=Sequential()first.add(Dense(1,input_shape=(2,),activation='sigmoid'))second=Sequential()second.add(Dense(1,
我安装了带有Tensorflow后端和CUDA的Keras。我有时想按需强制Keras使用CPU。不用说在虚拟环境中安装单独的仅CPU的Tensorflow就可以做到这一点吗？如果有怎么办？如果后端是Theano，则可以设置标志，但我还没有听说过可以通过Keras访问的Tensorflow标志。 最佳答案 如果你想强制Keras使用CPU方式1importosos.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID"#seeissue#152os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICE
我构建了docker镜像的gpu版本https://github.com/floydhub/dl-docker使用keras版本2.0.0和tensorflow版本0.12.1。然后我运行了mnist教程https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/mnist_cnn.py但意识到keras没有使用GPU。以下是我的输出root@b79b8a57fb1f:~/sharedfolder#pythontest.pyUsingTensorFlowbackend.Downloadingdatafromhttps://s3.amaz
我是Keras和LSTM的新手-我想对二维序列（即，在网格空间中移动）进行训练，而不是一维序列（如文本的字符）。作为测试，我首先尝试了一个维度，然后通过以下设置成功地进行了操作：model=Sequential()model.add(LSTM(512,return_sequences=True,input_shape=X[0].shape,dropout=0.2,recurrent_dropout=0.2))model.add(LSTM(512,return_sequences=False,dropout=0.2))model.add(Dense(len(y[0]),activation="s
我试图调和我对LSTM的理解，并在thispostbyChristopherOlah中指出在Keras中实现。我正在关注blogwrittenbyJasonBrownlee对于Keras教程。我主要困惑的是，将数据系列重塑为[samples,timesteps,features]和，有状态的LSTM让我们引用下面粘贴的代码集中讨论以上两个问题:#reshapeintoX=tandY=t+1look_back=3trainX,trainY=create_dataset(train,look_back)testX,testY=create_dataset(test,look_back)#r
