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如何在Keras上仅加载特定的砝码

我有一个训练有素的模型，我已经导出了权重，并希望部分加载到另一个模型中. 我的模型是使用TensorFlow作为后端在Keras中构建的. 现在我正在执行以下操作: model = Sequential() model.add(Conv2D(32, (3, 3), input_shape=input_shape, trainable=False)) model.add(Activati ..

发布时间：2020-04-25 09:49:38 machine-learning tensorflow keras conv-neural-network AI人工智能

keras连接多个层会导致AttributeError:'NoneType'对象没有属性'_inbound_nodes'

我正在尝试在CNN中添加一些固定的内核，请参阅我的代码在下面. 这是我创建内核的方式: # Kernels def create_kernel(x): t = pipe( x, lambda x: tf.constant(x, dtype=tf.float32), lambda x: tf.reshape(x, [3, 3, ..

发布时间：2020-04-25 09:48:13 python-3.x tensorflow machine-learning keras conv-neural-network AI人工智能

为什么fit_generator的精度与Keras中的valuate_generator的精度不同?

我做什么: 我正在用Keras fit_generator()训练预训练的CNN.这会在每个时期后产生评估指标(loss, acc, val_loss, val_acc).训练模型后，我用evaluate_generator()生成评估指标(loss, acc). 我期望的是 如果我训练模型一个纪元，我希望通过fit_generator()和evaluate_generator( ..

发布时间：2020-04-25 09:46:17 python tensorflow machine-learning keras conv-neural-network AI人工智能

将维输入到一维卷积网络中

真的很难理解喀拉斯语中卷积1d layer 的输入尺寸: 输入形状 具有以下形状的3D张量:(样本，步长，input_dim). 输出形状 3D张量，形状为:(样本，new_steps，nb_filter). steps值可能由于填充而发生了变化. 我希望我的网络输入一个时间序列的价格(顺序为101)并输出4个概率.我目前运行良好的非卷积网络(训练集为28000)看起 ..

发布时间：2020-04-25 09:43:12 python neural-network theano conv-neural-network keras Python

如何根据损失值告诉Keras停止训练?

当前我使用以下代码: 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_tra ..

发布时间：2020-04-25 09:42:49 python machine-learning neural-network conv-neural-network keras AI人工智能

凯拉斯(Keras)提前停止

我正在使用Keras为我的项目训练神经网络. Keras提供了提前停止的功能.我是否知道应该使用哪些参数来避免神经网络因使用早期停止而过度拟合? 解决方案 一旦您的损失开始增加(或换句话说，验证准确性开始降低)，早期停止基本上就是停止训练.根据文档，其用法如下； keras.callbacks.EarlyStopping(monitor='val_loss', ..

发布时间：2020-04-25 09:42:46 python keras deep-learning conv-neural-network Python

U-net低对比度测试图像，预测输出为灰色框

我正在从 https://github.com/zhixuhao/unet 运行unet ，但是当我运行了unet预测的图像都是灰色的.我收到一条错误消息，说我的测试数据为低对比度图像，是否有人解决了这个问题? 我正在训练50幅超声图像，并在增强后的5个时期(每个时期300步，批次大小为2)获得大约2000/3000的图像. 非常感谢 海伦娜(Helena) 解决方案 在确 ..

发布时间：2020-04-25 09:41:00 python tensorflow keras conv-neural-network image-segmentation Python

对于Keras中的多类分类，为什么binary_crossentropy比categorical_crossentropy更准确?

我正在学习如何使用Keras创建卷积神经网络.我正在尝试为MNIST数据集获得更高的准确性. 显然，categorical_crossentropy适用于2个以上类，而binary_crossentropy适用于2个类.由于有10位数字，因此我应该使用categorical_crossentropy.但是，在训练和测试了数十种模型之后，binary_crossentropy始终明显优于cat ..

发布时间：2020-04-25 09:40:47 machine-learning keras neural-network deep-learning conv-neural-network AI人工智能

将Keras模型转换为C ++

我正在使用Keras(与Theano)来训练CNN模型.有谁知道如何在我的C ++应用程序中使用它?有人尝试过类似的东西吗?我有想法写一些Python代码，这些代码将生成具有网络功能的C ++代码-对此有何建议? 我在此处找到了类似的问题 C ++，但没有答案. 解决方案 要回答我自己的问题并找到解决方案-我写了一个简单的c ++解决方案，名为在此解决方案中，您将存储网络体系结构(在 ..

发布时间：2020-04-25 09:36:40 c++ tensorflow theano conv-neural-network keras C/C++开发

Keras中的自定义损失函数

我正在研究使用CNN作为特征提取器和完全连接的块进行分类的图像类增量分类器方法. 首先，我对VGG训练有素的网络进行了微调，以完成一项新任务.在为新任务训练了网络之后，我将为每个班级存储一些示例，以避免忘记何时有新班级出现. 当某些类可用时，我必须计算示例的每个输出，包括新类的示例.现在为旧类的输出添加零并在新类输出上添加与每个新类相对应的标签，我有我的新标签，即: 如果有3个新班级进 ..

发布时间：2020-04-25 09:35:53 computer-vision deep-learning keras conv-neural-network loss-function 其他开发

为什么对同一问题，binary_crossentropy和categorical_crossentropy具有不同的性能?

我正在尝试训练CNN以按主题对文本进行分类.当我使用二进制交叉熵时，我获得了〜80％的准确度，而使用分类交叉熵时，我获得了〜50％的准确度. 我不明白为什么会这样.这是一个多类问题，这并不意味着我必须使用分类交叉熵，而具有二进制交叉熵的结果却毫无意义吗? model.add(embedding_layer) model.add(Dropout(0.25)) # convolution ..

发布时间：2020-04-25 09:34:42 machine-learning keras neural-network deep-learning conv-neural-network AI人工智能

来自学习变量的预期张量流模型大小

在训练卷积神经网络进行图像分类任务时，我们通常希望我们的算法学习将给定图像转换为其正确标签的过滤器(和偏差).我要尝试比较一些模型，包括模型大小，操作数量，准确性等.但是，从tensorflow输出的模型大小，具体是 model.ckpt.data 该文件存储了图中所有变量的值，不是我期望的文件.实际上，它似乎要大三倍. 要直接解决该问题，我要基于此 Jupyter笔记本.以下是定义变量(权 ..

发布时间：2020-04-25 06:50:28 python tensorflow jupyter-notebook conv-neural-network Python

在Tensorflow中运行CNN时的培训和测试值令人奇怪

我一直在尝试使用自己的数据来训练和评估卷积神经网络，其中包括200幅训练图像和20幅测试图像.我的完整脚本在这里: 运行卷积时出错使用我自己在Tensorflow中的数据的网络 当我运行它时，我没有收到任何错误，并且似乎可以很好地完成整个过程，但是每次我运行它时，训练值和测试结果都是随机变化的，所以我认为这不是在训练什么都没有. 当我打印image_train_batch_eval和l ..

发布时间：2020-04-25 06:40:53 tensorflow jupyter-notebook conv-neural-network 其他开发

在Tensorflow中使用我自己的数据运行卷积网络时出错

我通常是使用Tensorflow和机器学习的完全入门者，所以我对很多概念仍然不太了解，如果我的错误很明显，请对不起.我正在尝试使用尺寸调整为60x60的我自己的图像(光学显微镜照片)来训练自己的卷积网络，并且我只有2个标签可以对它们进行分类(无​​论样本是否为阳性).这是我的代码: from __future__ import absolute_import from __future__ ..

发布时间：2020-04-25 06:39:43 python-3.x tensorflow jupyter-notebook conv-neural-network 其他开发

使用keras在json中转储cnn的权重

我想在其他框架中使用转储的权重和模型架构进行测试. 我知道: model.get_config()可以给出模型的配置 model.to_json以JSON字符串形式返回模型的表示形式，但是该表示形式不包括权重，仅包括体系结构 model.save_weights(filepath)将模型的权重另存为HDF5文件 我想将体系结构和权重保存在json文件中. 解决方案 K ..

发布时间：2019-11-24 16:35:48 json tensorflow keras conv-neural-network 其他开发

使用R中的CNN MXnet进行标量输出的图像识别

所以我尝试使用CN中的mxnet包使用CNN来尝试根据图像预测标量输出（在我的情况下等待时间）。 然而，当我这样做时，我得到相同的结果输出（它预测相同的数字，这可能只是所有结果的平均值）。如何让它正确预测标量输出。 此外，我的图像已经通过灰度化并转换为下面的像素格式进行了预处理。 我本质上是使用图像来预测等待时间，这就是为什么我的train_y是以秒为单位的当前等待时间，因此为什么我 ..

发布时间：2018-07-31 08:04:59 r image-processing conv-neural-network image-recognition mxnet 其他开发

如何使用caffe convnet库来检测面部表情？

如何使用caffe convnet检测面部表情？ 我有一个图像数据集，Cohn Kanade，我想用这个数据集训练caffe convnet。 Caffe 有一个文档站点，但它没有解释如何训练我自己的数据。只需预先训练好的数据。 有人可以教我怎么做吗？ 解决方案 Caffe支持输入数据的多种格式（HDF5 / lmdb / leveldb）。这只是挑选一个你觉得最舒服的问题。以 ..

发布时间：2018-07-30 17:03:50 image-processing neural-network caffe conv-neural-network 其他开发

如何验证CuDNN安装？

我搜索了很多地方，但我得到的是如何安装它，而不是如何验证它是否已安装。我可以验证我的NVIDIA驱动程序安装，并且CUDA已安装，但我不知道如何验证CuDNN安装。帮助将非常感谢，谢谢！ PS。 这是一个caffe实现。目前一切正常工作没有启用CuDNN。 解决方案 安装CuDNN只是将文件放入CUDA目录。 您可以使用 cmake 来检查是否正确地指定了路由和CuDNN ..

发布时间：2017-03-04 12:38:35 cuda computer-vision nvidia caffe conv-neural-network 其它硬件开发

在AlexNet神经元的数量

在 AlexNet 中，图片数据 3 * 224 * 224 。 第一个卷积层使用96个大小 11 * 我怀疑第一层的输出神经元计数。 在我看来，输入是 224 * 224 * 3 = 150528 ，那么输出应该是 55 * 55 * 96 = 290400 但在本文中，他们描述的输出是 253440 我不知道如何计算这层神经元的数量。 我还认为这是作者的一个 ..

发布时间：2016-12-26 12:51:09 computer-vision neural-network deep-learning conv-neural-network 其他开发

现在的CNN（卷积神经网络）作为DetectNet旋转不变吗？

众所周知，用于对象检测的nVidia DetectNet - CNN（卷积神经网络）基于来自Yolo / DenseBox的方法： https://devblogs.nvidia.com/parallelforall/deep-learning-object-detection-digits/ DetectNet是流行的GoogLeNet网络的扩展。 扩展类似于 Yolo和DenseBox ..

发布时间：2016-12-26 12:40:30 machine-learning computer-vision neural-network deep-learning conv-neural-network AI人工智能