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如何使用KERAS(TensorFlow)限制神经网络回归中的预测输出总和(TensorFlow)

我正在训练Keras(python,后端:TensorFlow)中的神经网络作为回归。因此,我的输出层不包含激活函数,并且我使用均方误差作为我的损失函数。 我的问题是:我希望确保所有产量估计的总和(几乎)等于所有实际标签的总和。 我的意思是:我不仅要确保每个训练示例i的(Y_Real)^i~(Y_Recast)^i,而且要保证sum(Y_Real)=sum(Y_Recast),对所有i求和 ..
发布时间:2022-02-26 19:11:29 AI人工智能

在KERAS中构建多输出模型时出错

我正在尝试在KERAS中创建多输出模型。该模型从卷积开始,旨在将两个独立的致密层的结果叠加在一起。我为回归任务创建了一些随机数据,其中x1是输入,df是标签。df包含三列。在定义了列车和测试拆分并形成模型后,我在拟合模型时收到错误。有人能帮我更正代码吗? x1 = np.random.rand(500, 244, 244, 20) df = pd.DataFrame(np.random.u ..
发布时间:2022-02-25 18:09:04 Python

在卷积和合并层之后向卷积神经网络添加输入

我正在构建一个卷积神经网络,它将包含一定数量的卷积和池层。问题是我想在特征提取步骤(卷积+池化)之后添加一些额外的输入。 此额外输入将添加到展平的要素地图(完全连接图层的第一层)。我想问一下,是否有任何文档可以在TensorFlow或(如果我幸运的话)在keras中实现此功能。 提前感谢您,祝您度过愉快的一天。 推荐答案 您可以使用tf.keras.models.Model类创建这样 ..
发布时间:2022-02-25 18:06:37 其他开发

使用KERAS进行转移学习,验证精度不会从一开始就提高(超过朴素的基准),而训练精度会提高

我正在为Food-101数据集(图像数据集w/101类和每个类1k图像)构建分类器。我的方法是使用KERAS,并通过ResNet50(来自ImageNet的权重)转移学习。 在训练模型时,训练精度在几个历元(30%-->45%)内有较好的提高,但验证精度基本上保持在0.9%-1.0%。我尝试过简化、交换优化器、减少和增加隐藏层中的单位、剥离所有图像增强,并在flow_from_directory ..

在处理RAM中不能容纳的数据时,KERAS FIT_GENERATOR是不是最好的选择?

我正在构建一个可以对Knots进行分类的分类器。目前我有一个数据集,其中包含100,000张“解结”、100,000张“加三叶”和100,000张“负三叶”的图像。 在过去的40多天里,我一直在尝试让分类器处理这么大的数据集。到目前为止,我遇到的问题有: 1)数据集不适合CPU主内存:通过使用PyTables和Hdf5创建一些EArrays并将其追加到磁盘上,修复了此问题。现在我有一个1. ..
发布时间:2022-02-25 17:56:47 Python

从不同版本的tf.keras加载保存的模型

我在Google CoLab中使用TensorFlow和Kera创建了一个图像分类模型。它分别与GPU版本1.15和2.2.4一起保存在那里。现在我想在我的远程机器上加载CPU和1.10和2.2.2版本,我无法做到这一点,而且出错了。这是我第一次使用CNN以及TF和KERAS,所以我不能找出确切的原因和如何解决这个问题。我已经在下面提到了代码和错误: import tensorflow as ..
发布时间:2022-02-25 17:53:28 Python

如何在KERAS中将未来值包括在RNN的时间序列预测中

我目前有一个用于时间序列预测的RNN模型。它使用最后96个时间步长中的3个输入要素&Quot;Value&Quot;、&Quot;Temperature&Quot;和&Quot;Hour of the day&Quot;来预测要素&Quot;Value&Quot;的下96个时间步长。 在这里您可以看到它的架构: 这里有当前代码: #Import modules import pa ..
发布时间:2022-02-23 19:03:02 Python

KERAS中的默认权重初始值设定项是什么?

我刚刚在here中读到了Kera权重初始值设定项。在文档中,只介绍了不同的初始值设定项。例如: model.add(Dense(64, kernel_initializer='random_normal')) 我想知道未指定kernel_initializer参数时的默认权重。 有办法访问它吗? 推荐答案 每层都有自己的默认值来初始化权重。对于大多数层,如Dense、卷积、R ..
发布时间:2022-02-22 13:50:57 AI人工智能

使用多个数据集训练神经网络(KERAS)

我正在处理的数据集对应于各个时间序列信号。每个信号都是唯一的,具有不同的数据点总数,尽管每个信号代表相同的语义数据(速度单位为每小时英里)。 我正在与凯拉斯一起工作,并试图将一个基本的神经网络与数据相匹配,只是为了对其进行评估。以下是该功能的Python代码: model = Sequential() model.add(Dense(64, activation='relu')) mo ..
发布时间:2022-02-21 23:02:56 Python

在TensorFlow 2.4中使用SAMPLED_Softmax时,无法将符号KERA输入/输出转换为Numpy数组TypeError

我正在尝试使用带有KERAS的TF2.4和tf.nn.sampled_softmax_loses来训练单词嵌入分类器。但是,当调用模型的FIT方法时,";无法将符号Kera输入/输出转换为数字数组&Quot;TypeError。请帮助我修复错误或使用其他方法进行候选人抽样。 import tensorflow as tf import numpy as np TextVecto ..
发布时间:2022-02-21 23:01:32 其他开发

为什么我在Kera vs Random Forest或KNN上得到了不好的结果?

我正在使用keras学习深度学习,并尝试将结果(准确性)与机器学习算法(sklearn)(即random forest,k_neighbors)进行比较 似乎使用keras我得到的结果最差。 我正在处理简单的分类问题:iris dataset 我的keras代码看起来是: samples = datasets.load_iris() X = samples.data y = sampl ..

如何保存 GridSearchCV 对象?

最近,我一直致力于在带有 Tensorflow 后端的 Keras 中应用网格搜索交叉验证 (sklearn GridSearchCV) 进行超参数调整.我的模型调整好后我正在尝试保存 GridSearchCV 对象以供以后使用,但没有成功. 超参数调优如下: x_train, x_val, y_train, y_val = train_test_split(NN_input, NN_ta ..
发布时间:2022-01-24 19:12:04 Python

Keras 可以预取 tensorflow Dataset 之类的数据吗?

在 TensorFlow 的 Dataset API 中,我们可以使用 dataset.prefetch(buffer_size=xxx) 来预加载其他批次的数据,而 GPU 正在处理当前批次的数据,因此,我可以充分利用 GPU. 我打算使用 Keras,想知道 keras 是否有类似的 API 让我充分利用 GPU,而不是串行执行:读取批处理 0->处理批处理 0->读取批次 1-> 处理 ..
发布时间:2022-01-21 13:16:08 Python