Keras是一个极简主义，高度模块化的神经网络库，提供Python中的高级API以及R接口，允许快速原型设计和使用多个计算后端之一。
modulenotfounderror：训练图像中没有名为“模型”问题的模块
import cv2 import numpy as np from PIL import Image import os import numpy as np import cv2 import os import h5py #import dlib from imutils import face_utils from keras.models import load_model import sys from keras.models import Sequential from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D,Dropout from keras.layers import Dense, Activation, Flatten #from keras.utils import to_categorical from tensorflow.keras.utils import to_categorical from keras import backend as K from sklearn.model_selection import train_test_split from Model import model from model.Model import model from keras import callbacks
为什么使用多个输入的KERAS模型接受.call（）的训练数据的形状，但不接受.evaluate（）？
IM当前研究了变压器模型中的多螺态层上掩盖注意力评分的EFFEKT，以分类时间序列数据。我已经建立了一个接受时间
考虑到您的基本模型类似的事实： input_layer = layers.input（shape =（50,20）） layer = layers.dense（123，activation ='relu'） layer = layers.lstm（128，return_sequences ...
对于LSTM，我们可以检索下一个输出和最后一个单元格状态如下 输出，state_h，state_c = lstm（lstm_dim，return_sepences = true，return_state = true）（inputs）（输入） 其中state_h是
到目前为止，我有这个代码，但我无法正常工作。我收到的错误，例如：valueError：通过类型“ kerastensor”的对象
指出了针对CIFAR-10的KERAS移动NET V1的验证精度（从头开始训练）
有人使用CIFAR-10从头开始训练移动NET V1吗？您获得的最高准确性是多少？在110个时期之后，我被困在70％。这是我创建模型的方式。但是，我的tr ...
无论如何，当我培训LSTM模型时，训练准确性在几个时期之后保持不变，都需要洞察力如何解决该问题。
未经认可的关键字参数传递给depthwiseconv2d：{'组'：1}在tensorflowcolab
面对烟雾模型。它是MobilenEtv2模型。我想将其转换为Coreml格式。我已将.H5型号文件上传到Colab中。但是，当我尝试使用TensorFlow加载模型时，我会得到以下错误。
我已经下载了用于嵌入层的预制嵌入权重。在嵌入层之前，我需要将目前以句子字符串形式的数据集进行标记。我想使用与我的预制嵌入层相同的索引将其归为象征。
有任何方法可以使Keras具有可变的重要性？ 我正在寻找一种适当或最佳的方法，以在使用Keras创建的神经网络中获得可变的重要性。我目前这样做的方式是，我只是将变量的权重（不是偏见）
*编辑以包括相关代码以实现置换重要性。 我在python
我在尝试训练CNN模型时会出现以下错误： InvalidArgumentError：图形执行错误： 在Node decode_image/decodimage上检测到（最近的最新通话）：
InvalidArgumentError: Graph execution error: Detected at node decode_image/DecodeImage defined at (most recent call last): <stack traces unavailable> Number of channels inherent in the image must be 1, 3 or 4, was 2 [[{{node decode_image/DecodeImage}}]] [[IteratorGetNext]] [Op:__inference_train_function_1598] 我正在研究的数据集是Kaggle的猫和狗分类数据集。我定义了这样的数据： path=r'C:\Users\berid\python\cats and dogs\PetImages' data=tf.keras.utils.image_dataset_from_directory(path) 任何建议将不胜感激。 i在同一数据集上有完全相同的问题。 我从Kaggle下载了数据集，看来有一些不好的照片。 具有JPG文件扩展名，但格式为BMP或没有。 另外，有些照片有许多频道数量。 我使用下面的代码删除这些文件。 在25,000个中，只有150个，所以IMO没什么大不了的。 这是我的代码： cats_filenames = [os.path.join(data_dir_cats, filename) for filename in os.listdir(data_dir_cats)] dogs_filenames = [os.path.join(data_dir_dogs, filename) for filename in os.listdir(data_dir_dogs)] print('Validating cat files....') for cat_image in cats_filenames: img = tf.keras.utils.load_img(cat_image) if img.format != 'JPEG' and img.format != 'jpg': print('Not jpeg. removing...', img.format, cat_image) os.remove(cat_image) else: img=mpimg.imread(cat_image) try: if img.shape[2] < 1 or img.shape[2] > 4 or img.shape[2] == 2: print(f'Removing... {img.shape=} {cat_image}') os.remove(cat_image) except Exception as e: print(e, cat_image) print('Validating dog files....') for dog_image in dogs_filenames: img = tf.keras.utils.load_img(dog_image) if img.format != 'JPEG' and img.format != 'jpg': print('Not jpeg. removing...', img.format, dog_image) os.remove(dog_image) else: img=mpimg.imread(dog_image) try: if img.shape[2] < 1 or img.shape[2] > 4 or img.shape[2] == 2: print(f'Removing... {img.shape=} {dog_image}') os.remove(dog_image) except Exception as e: print(e, dog_image) print('Done Validating....') print(f"There are {len(os.listdir(data_dir_dogs))} images of dogs.") print(f"There are {len(os.listdir(data_dir_cats))} images of cats.") # Get the filenames for cats and dogs images cats_filenames = [os.path.join(data_dir_cats, filename) for filename in os.listdir(data_dir_cats)] dogs_filenames = [os.path.join(data_dir_dogs, filename) for filename in os.listdir(data_dir_dogs)]