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。
处理图像时,我在将 PIL 灰度图像转换为 numpy 数组时遇到了奇怪的行为。 这是加载灰度图像的小代码。 从 keras.utils 导入 img_to_array,
使用 fromtensorflow.keras.utils import pad_sequences 会导致 IndexError:数组索引太多
我正在使用pad_sequences()。 这是我的代码: 从tensorflow.keras.utils导入pad_sequences input_x[i] = pad_sequences(x00_1[i], padding='post', maxlen=128,dtype='float32') x00_1.shape = ( 1, ...
我编写了名为 Material 的自定义 Keras 层,并尝试在我的模型中使用它: 将张量流导入为 tf 从张量流导入keras 将 numpy 导入为 np 类材质(keras.layers.Layer): 定义 __...
我正在尝试构建一个简单的神经网络,它获取 2D 矩阵(16x3)并输出单个值,以下是我尝试构建该网络的方式; def 生成模型(): 模型 = tf.keras。
使用只有一个数据点的数据集来训练神经网络无法完美预测y变量?
我的样本X_trn和y_trn只有一项。我建立了一个神经网络来进行分类。我训练了模型,然后使用X_trn进行预测,X_trn的预测与y_trn不同。是吗
ValueError:无法将大小为 708434944 的数组重塑为形状 (224,224,3)
我正在尝试将 VGG16 模型的数组 x_train 重塑为 (-1, 224, 224, 3)。 代码运行的时候报错 ValueError:无法将大小为 708434944 的数组重塑为形状 (224,224,3) 出现,注意到
python:“顺序”层需要 1 个输入,但它收到了 48 个输入张量
我正在尝试构建一个简单的神经网络,它获取 2D 矩阵(16x3)并输出单个值,以下是我尝试构建该网络的方式; def 生成模型(): 模型 = tf.keras。
ValueError:无法识别的关键字参数传递给 LSTM:Keras 中的 {'batch_input_shape'}
我正在尝试在 TensorFlow 中使用 Keras 构建和训练有状态 LSTM 模型,但在指定 batch_input_shape 参数时我不断遇到 ValueError 。 错误信息: 值错误:
尝试从 h5 文件加载保存的 Keras U-Net 模型时出现问题
我在公司分配了一项任务,尝试水合为之前项目训练的模型,虽然我可以再次加载它,但我无法尝试它,我不知道为什么。 模型如下...
tf.keras.models.load_model 无法加载使用 tf.keras.models.save_model 保存的模型
我正在尝试加载之前训练过的模型,但它给了我这个错误。有什么方法可以将此文件格式转换为新格式或如何解决此问题?我宁愿不必训练新的......
model = tf.keras.models.load_model('trained_model.keras')
ValueError Traceback(最近一次调用最后一次) [20] 中的单元格,第 1 行 ----> 1 model = tf.keras.models.load_model('trained_model.keras') 文件 c:\Users rman\AppData\Lo...
大家好,我在使用 Jupyter 笔记本时遇到问题。我安装了 keras,因为我想使用 LSTM,当我运行代码时,内核死掉了。屏幕截图之一 我是 Python 初学者 屏幕截图 2
在谷歌合作实验室工作。使用tf.keras和tensorflow版本2.3.0 我快疯了,因为我无法使用我训练过的模型来通过 model.predict 运行预测,因为它耗尽了 CPU RA...
我正在使用 Keras (2.4) 和 Tensorflow (2.3.1) 后端。我正在使用网格搜索调整一些元参数,因此会多次调用模型创建和 model.fit 方法(训练是在
我最初的任务是根据基因表达模式对各种细胞类型(类别)进行分类,这个问题只涉及从多个类别中预测一个标签。这很容易完成...
-------------------------------------------------------- ---------------------------- ValueError Traceback(最近一次调用最后一次) 在 <...
我有以下要量化的 Tensorflow 模型: 模型=顺序([ 输入(形状=输入形状), LSTM(lstm_units_1, return_sequences=True), 辍学率(辍学率), LSTM(
我正在使用 keras 的 MNIST 数据集 - (x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data() 在加载数据之前,我该如何打乱这个数据集?
ValueError:层顺序需要 1 个输入,但它收到了 16 个输入张量
我一直致力于创建一个模型来基于包含 16 个特征的数据集来预测 0 或 1 的结果 - 一切似乎都运行良好(准确性评估、纪元完成...
在 Keras NLP 中保存 TransformerDecoder 模型时出错:带有非 JSON 可序列化参数的类型错误
我在从 keras_nlp 保存 TransformerDecoder 模型时遇到问题。您能告诉我如何解决这个问题吗? 这是我的代码: 从 keras_nlp.layers 导入 TransformerDecoder 来自张量流。