StopIteration:无法导入PIL.Image.使用array_to_img需要PIL错误
import keras Using TensorFlow backend. from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator train_datagen = ImageDataGenerator( rescale=1./255, shear_range=0.2, zoom_range=0.2, hor
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我的神经网络是本文提出的模型的略微修改版本: https://arxiv.org /pdf/1606.01781.pdf 我的目标是将文本分类为9个不同的类别.我正在使用29个卷积层，并将任何文本的最大长度设置为256个字符. 训练数据有900k个样本，验证数据有35k个样本.数据非常不平衡，因此我做了一些数据扩充来平衡训练数据(显然没有触及验证数据)，然后在训练中使用了班级权重.
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对CNN使用不同的目标向量
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如何在2D张量的第二维上使用Tensorflows scatter_nd?
TL; DR:如何将每个实例2个标签的2D二进制张量拆分为每个实例仅1个标签的2个张量，如下图所示: 作为自定义损失函数的一部分，我试图将每个实例2个标签的多标签y张量拆分为每个实例1个标签的2个y张量. 当我在1D y张量上执行此代码时，此代码非常有用: y_true = tf.constant([1., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0.]) label_
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Keras模型似乎不起作用
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keras图像数据生成器.flow_from_directory(directory)统一/合并类
我正在将Python与Keras和ImageDataGenerator结合使用，以从目录生成图像.我大约有20堂课，我想以某种方式统一它们.例如，类别1-4是x，而类别5-8是y. 可以在flow_from_directory中做到这一点吗?还是我必须根据统一类的需要对目录进行不同的拆分(例如，将目录1-4合并到dir x)? 解决方案 我认为没有内置的方法.但是，一种替代方法是将生成器包
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BCEWithLogitsLoss在凯拉斯
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在Keras中修改图层参数
我对在Keras中更新现有图层参数感兴趣(不是删除图层而是插入新图层，而是修改现有参数). 我将举一个我正在编写的函数的示例: def add_filters(self, model): conv_indices = [i for i, layer in enumerate(model.layers) if 'convolution' in layer.get_config()
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Keras +张量流+ P100:cudaErrorNotSupported = 71错误
很抱歉，如果已经在其他地方对此进行了报道，我一直在寻找它，但没有成功. 在使用P100 GPGPU使用keras + tensorflow运行简单的mnist示例(在github /fchollet/keras/blob/master/examples/mnist_cnn.py上提供)时，我们在keras/tensorflow/cuda的交集处遇到了一个问题: Using Tensor
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Keras错误的图像尺寸
我想测试test-images的CNN模型的准确性.以下是将mha格式的地面真实图像转换为png格式的代码. def save_labels(fns): ''' INPUT list 'fns': filepaths to all labels ''' progress.currval = 0 for label_idx in progress(xra
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使用Keras顺序模型进行“强化学习"的问题会出现. R中的包装
我正在尝试使用keras(2.2.50版)神经网络/顺序模型根据此插图使用reinforcelearn包(0.2.1版)在强化学习环境中创建一个简单的代理: https://cran.r-project.org/web/packages/reinforcelearn/vignettes/agents.html .这是我使用的代码: library('reinforcelearn') libr
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错误"IndexError:如何在Keras中使用经过训练的模型来预测输入图像?
我训练了一个模型来对9个类的图像进行分类，并使用model.save()将其保存.这是我使用的代码: from keras.applications.resnet50 import ResNet50, preprocess_input from keras.layers import Dense, Dropout from keras.models import Model from ker
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如何为KERAS多标签问题提供DataGenerator?
我正在使用KERAS处理多标签分类问题. 当我执行这样的代码时，出现以下错误: ValueError:检查目标时出错:期望activation_19具有2个维，但数组的形状为(32，6，6) 这是因为我的标签字典中的列表充满了"0"和"1"，这与我最近了解到的return语句中的keras.utils.to_categorical不匹配. softmax也不能处理多个"1". 我
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如何在Keras中将具有不同输入大小的两个LSTM层组合在一起?
我有两种类型的输入序列，其中input1包含50个值，而input2包含25个值.我尝试使用功能性API中的LSTM模型来组合这两种序列类型.但是，由于我的两个输入序列的长度不同，所以我想知道我当前正在执行的方法是否正确.我的代码如下: input1 = Input(shape=(50,1)) x1 = LSTM(100)(input1) input2 = Input(shape=(25,1
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时间分布LSTM结果的前k个分类准确性
我正在尝试使用top_k_categorical_accuracy评估LSTM的结果. 对于每个“一键编码"令牌，我尝试预测下一个令牌.为此，我使用TimeDistributed层包装器获取序列中每个实例的输出，并将其传递到Dense层以将结果重新编码为相同的一键编码. 虽然使用内置精度度量标准metrics=['accuracy']可以顺利进行，但是使用top_k_categoric
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优化过程中卡拉斯卡住了
尝试使用CIFAR10上的Keras示例后，我决定尝试更大的东西:小型Imagenet 数据集.这是ImageNet数据集的子集，具有200个类别(而不是1000个类别)，并且100K图像降级为64x64. 我从文件vgg_like_convnet.py 此处中获得了类似于VGG的模型.不幸的是，事情变得很像此处，只是这次改变了学习率或交换了TH对于TF没有帮助.都不更改优化器(请参见下面的
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无法在tensorflow模型中将ndarray转换为Tensor或Operation错误
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