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无法在 keras 中执行 plot_model

我正在尝试可视化我的模型，但是当我使用 keras 的 plot_model 函数时，它给了我错误消息“'InputLayer' 对象不可迭代"我附上了我的代码和错误.请帮忙 model = tf.keras.models.Sequential([tf.keras.layers.Conv2D(96, (5, 5), activation='relu', input_shape=(28, 28, ..

发布时间：2021-09-05 18:58:59 python tensorflow machine-learning keras conv-neural-network AI人工智能

如何将张量板可视化集成到 tf.Estimator?

我有用于识别手写数字的经典 TensorFlow 代码 https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/examples/tutorials/mnist/mnist_with_summaries.py ，使用 tf.Estimator.我的问题很复杂，由两个问题组成 我应该在代码中为目标变量编写 tf.summa ..

发布时间：2021-09-05 18:39:54 python tensorflow conv-neural-network tensorboard Python

Pytorch - 如何使用 weightedrandomsampler 进行欠采样

我有一个不平衡的数据集，想对代表性过高的类进行抽样不足.我该怎么做.我想使用 weightedrandomsampler，但我也愿意接受其他建议. 到目前为止，我假设我的代码必须具有如下结构.但我不知道该怎么做. trainset = datasets.ImageFolder(path_train,transform=transform)...sampler = data.Weight ..

发布时间：2021-06-07 19:58:11 neural-network pytorch conv-neural-network imbalanced-data cnn 其他开发

Tensorflow的官方MNIST模型的训练准确性高但预测性能低

我是机器学习的新手，并且一直关注Tensorflow官方MNIST模型( ..

发布时间：2021-05-31 18:43:05 python tensorflow machine-learning conv-neural-network mnist AI人工智能

CNN keras手写识别具有较高的准确性，但预测效果较差

我基本上是在为一个学校项目做这件事，并遵循一些指南来使用CNN建立神经元网络.我正在使用的库是cv2，NumPy，TensorFlow和matplotlib.我目前面临的问题是我的网络具有很高的准确性，但预测却很糟糕.我确保图片是反向的和28x28.我还将可预测的图像数量从5个扩展到10个.我也尝试添加更多的图层，但均无济于事.如果有人可以帮助我，那就太好了！我对此也很陌生，所以请尽你所能！ ..

发布时间：2021-05-28 19:17:50 python tensorflow keras deep-learning conv-neural-network Python

ValueError:max_pooling2d_2层的输入0与该层不兼容:预期ndim = 4，找到的ndim = 5.收到的完整图形:[1，无，64、64、8]

我正在进行CNN在线课程分配，该课程建立了卷积模型.说明如下: 练习2-卷积模型 实施下面的convolutional_model函数以构建以下模型: CONV2D->RELU->MAXPOOL->CONV2D->RELU->MAXPOOL->FLATTEN->DENSE .使用上面的功能！ 此外，为所有步骤插入以下参数: Conv2D:使用8个4×4过滤器，跨度1，填充为 ..

发布时间：2021-05-28 19:17:47 tensorflow keras conv-neural-network max-pooling 其他开发

'str'对象没有属性'base_dtype'错误TensorFlow模型

我正在TensorFlow中实现Wasserstein DCGAN.这是我的发电机模型: w1 = tf.get_variable('w1'，shape = [random_dim，1024]，dtype = tf.float32，initializer = tf.contrib.layers.xavier_initializer())b1 = b1 = tf.get_variable('b1 ..

发布时间：2021-05-28 19:17:41 python tensorflow deep-learning keras conv-neural-network Python

使用自定义损失函数在keras顺序模型上编译错误

尝试在Google Colab中为mnist数据集在GPU上编译〜16K参数的CNN模型.使用标准损失"categorical_crossentropy"，它可以正常工作.但是，使用custom_loss会产生错误. lamda = 0.01m = X_train.shape [0]def reg_loss(lamda):model_layers = custom_model.layers#类 ..

发布时间：2021-05-28 19:17:22 keras conv-neural-network 其他开发

准确性和损失不会改善CNN模型

我正在研究糖尿病性视网膜病变，这是我的第一个机器学习深度学习项目.我正在使用此数据集: https://www.kaggle.com/sovitrath/diabetic-retinopathy-2015-data-colored-resized . 首先，我想将DR分为2类:YES_DR，NO_DR为了平衡数据，我增加了2类.NO_DR从25k到50kYES_DR的所有等级从9k到50k. ..

发布时间：2021-05-28 19:15:47 tensorflow keras conv-neural-network 其他开发

如何在两个角膜层之间分配重量?

如何在两个Keras层之间共享重量，例如 out1 和 out2 ? inp1 = tf.keras.Input(shape =(100，200，3))inp2 = tf.keras.Input(shape =(400，800，3))out1 = tf.keras.layers.Conv2D(32，3，步幅=(2,2)，padding ='same'，activation ='relu'，na ..

发布时间：2021-05-28 19:06:31 python tensorflow keras deep-learning conv-neural-network Python

Keras与Caffe的卷积之间的区别是什么?

我正在尝试将大型Caffe网络复制到Keras(基于tensorflow后端).但是即使在单个卷积层上，我也遇到了很大的麻烦. 简单的一般卷积: 假设我们有一个形状为(1，500，500，3)的4D输入，并且我们必须使用 96 过滤器对此输入执行一次卷积内核大小为 11 和 4x4 的步幅. 让我们设置权重和输入变量: w = np.random.rand(11，11，3，9 ..

发布时间：2021-04-24 19:50:53 python keras conv-neural-network caffe convolution Python

PyTorch模型验证:张量a(32)的大小必须与张量b(13)的大小匹配

在机器学习方面，我是一个非常初学者.因此，出于学习目的，我试图开发一个简单的CNN来对棋子进行分类.网络已经可以使用，我可以对其进行训练，但是我的验证功能存在问题. 我无法将我的预测与我的 target_data 进行比较，因为我的预测只是大小为13的张量，而 target.data 是 [batch_size] x13 .我不知道我的错误在哪里.PyTorch示例几乎都使用此功能将预测与目 ..

发布时间：2021-04-24 19:50:17 python machine-learning neural-network conv-neural-network pytorch AI人工智能

这些参数在yoloV4模型中意味着什么

训练YOLOv4的所有这些参数是什么意思? (在1300次迭代中进行下一次mAP计算) 最高准确度mAP@0.5 = 63.16％，最佳= 68.55％ 1249:26.351213、24.018257平均损失，0.001000速率，2.998398秒，39968张图像，还剩10.505599小时载入时间:0.000068秒 (在1300次迭代中进行下一个mAP计算)最后一 ..

发布时间：2021-04-24 19:50:11 python deep-learning conv-neural-network yolo darknet Python

将Conv2D从PyTorch代码转换为Tensorflow

我有以下PyTorch图层定义: self.e_conv_1 = nn.Sequential(nn.ZeroPad2d((1、2、1、2))，nn.Conv2d(in_channels = 3，out_channels = 64，kernel_size =(5，5)，stride =(2，2))，nn.LeakyReLU()，) 我想在Tensorflow中使用相同的确切层声明.我该怎么办 ..

发布时间：2021-04-24 19:50:08 python tensorflow deep-learning pytorch conv-neural-network Python

如何解决“分配带有形状[XXX]的张量时的OOM"?在tensorflow中(训练GCN时)

所以...我已经检查了一些有关此问题的帖子(应该检查的帖子很多，但我认为现在就某个问题寻求帮助是合理的)，但是我没有找到任何解决方案可能适合我的情况. 此OOM错误消息总是出现在任意折叠训练循环的第二轮中(无任何例外)，并且在第一次运行后再次重新运行训练代码时.因此，这可能是与此帖子相关的问题:有关OOM的以前的stackoverflow问题已链接使用tf.nn.embedding_look ..

发布时间：2021-04-24 19:50:05 tensorflow keras graph neural-network conv-neural-network 其他开发

如何为此CNN使用K折交叉验证?

我已经尝试为我的二进制图像分类器实现K折交叉验证，但是由于我一直陷于整个数据处理方面，所以我已经苦苦挣扎了一段时间.在尝试使用K Fold之前，我在下面包括了我的代码(这很长而且很乱-致歉)，因为它出现了严重错误.任何建议或支持，将不胜感激.我认为在这里使用K折是正确的方法，但是如果不正确，请告诉我.非常感谢！ 我想知道如何重新格式化数据以创建单独的折叠，因为那里的每个教程几乎都使用.csv ..

发布时间：2021-04-24 19:49:59 python machine-learning keras conv-neural-network k-fold AI人工智能

在张量流中更改张量的比例

对不起，如果我弄乱了标题，我不知道该如何措辞.无论如何，我都有一组张量的张量，但我想确保张量中的每个元素的范围都在0-255之间(或0-1也适用).但是，我不想像softmax一样使所有值加起来为1或255，我只是想缩小这些值. 有什么办法吗? 谢谢！ 解决方案 您正试图规范化数据.一个经典的归一化公式是这样的: normalize_value =(值-最小值)/(最大值- ..

发布时间：2021-04-24 19:49:48 python tensorflow conv-neural-network Python

如何使用张量流从CNN层提取激活?

我想从完全连接的层中提取神经激活.在Caffe中，我就是这样 net.blobs [layer_name] .data 我如何在tensorflow中做同样的事情? 解决方案 您应该使用会话对象来获取存储在张量中的值.尽量不要忘记将占位符张量的值作为feed_dict传递. sess = tf.InteractiveSesssion()full_connected = ....v ..

发布时间：2021-04-22 20:11:29 tensorflow deep-learning conv-neural-network activation convolutional-neural-network 其他开发

ValueError:无法输入形状的值

我是Tensorflow的新手，正在尝试使用它编程CNN.我正在观看教程，并完全执行100％相同的代码，但最后仍然收到错误消息，内容为: ValueError:无法为形状为((?，1))的张量'y_2:0'输入形状(100，10)的值 来自__future__的 导入absolute_import，div，print_function将tensorflow导入为tf将numpy导入为np ..

发布时间：2021-04-22 20:11:26 python tensorflow conv-neural-network valueerror Python

keras中的model.predict_classes与model.predict_generator

我了解到Forecast_generator输出的概率.要获得该类，我就在那儿找到概率最大的索引，那将是最有可能的类.但是，我发现执行此操作后，得到的输出与调用预测类时的输出不同.我不明白为什么.有人可以解释一下吗? 解决方案 Keras中的生成器使用glob列出按字母顺序排序的文件夹，您可以使用 获取在训练过程中使用的课程 #将类保存为JSONclass_json = json.du ..

发布时间：2021-04-22 20:11:19 machine-learning neural-network deep-learning keras conv-neural-network AI人工智能