Domande taggate «keras»

Keras è una libreria di rete neurale che fornisce un'API di alto livello in Python e R. Utilizza questo tag per domande relative a come utilizzare questa API. Includi anche il tag per la lingua / backend ([python], [r], [tensorflow], [theano], [cntk]) che stai utilizzando. Se stai usando le keras integrate di tensorflow, usa il tag [tf.keras].

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Qual è l'uso di verbose in Keras durante la convalida del modello?
Uso il modello LSTM per la prima volta. Ecco il mio modello: opt = Adam(0.002) inp = Input(...) print(inp) x = Embedding(....)(inp) x = LSTM(...)(x) x = BatchNormalization()(x) pred = Dense(5,activation='softmax')(x) model = Model(inp,pred) model.compile(....) idx = np.random.permutation(X_train.shape[0]) model.fit(X_train[idx], y_train[idx], nb_epoch=1, batch_size=128, verbose=1) A cosa serve il verbose durante l'addestramento …
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ATTENZIONE: tensorflow: le modalità sample_weight sono state forzate da ... a ['...']
Formazione di un classificatore di immagini utilizzando .fit_generator()o .fit()e passando un dizionario class_weight=come argomento. Non ho mai avuto errori in TF1.x ma in 2.1 ottengo il seguente output quando inizio l'allenamento: WARNING:tensorflow:sample_weight modes were coerced from ... to ['...'] Cosa significa forzare qualcosa da ...a ['...']? La fonte di questo …
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Perché il modello keras prevede un rallentamento dopo la compilazione?
In teoria, la previsione dovrebbe essere costante in quanto i pesi hanno una dimensione fissa. Come posso ripristinare la velocità dopo la compilazione (senza la necessità di rimuovere l'ottimizzatore)? Vedi esperimento associato: https://nbviewer.jupyter.org/github/off99555/TensorFlowExperiments/blob/master/test-prediction-speed-after-compile.ipynb?flush_cache=true
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Massimizza il MSE di un modello di keras
Ho una rete generativa contraddittoria, in cui il discriminatore viene minimizzato con l'MSE e il generatore dovrebbe essere massimizzato. Perché entrambi sono avversari che perseguono l'obiettivo opposto. generator = Sequential() generator.add(Dense(units=50, activation='sigmoid', input_shape=(15,))) generator.add(Dense(units=1, activation='sigmoid')) generator.compile(loss='mse', optimizer='adam') generator.train_on_batch(x_data, y_data) Cosa devo adattare per ottenere un modello di generatore che beneficia …
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Argomento inaspettato della parola chiave "sfilacciato" in Keras
Tentativo di eseguire un modello di keras addestrato con il seguente codice Python: from keras.preprocessing.image import img_to_array from keras.models import load_model from imutils.video import VideoStream from threading import Thread import numpy as np import imutils import time import cv2 import os MODEL_PATH = "/home/pi/Documents/converted_keras/keras_model.h5" print("[info] loading model..") model = load_model(MODEL_PATH) …
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TypeError: len non è ben definito per i tensori simbolici. (Activation_3 / Identità: 0) Si prega di chiamare `x.shape` anziché` len (x) `per informazioni sulla forma
Sto cercando di implementare un modello DQL su un gioco di palestra openAI. Ma mi sta dando il seguente errore. TypeError: len non è ben definito per i tensori simbolici. (Activation_3 / Identità: 0) Si prega di chiamare x.shapepiuttosto che len(x) per informazioni sulla forma. Creare un ambiente palestra: ENV_NAME …
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Salva modello ogni 10 epoche tensorflow.keras v2
Sto usando keras definite come sottomodulo in tensorflow v2. Sto allenando il mio modello usando il fit_generator()metodo. Voglio salvare il mio modello ogni 10 epoche. Come posso raggiungere questo obiettivo? In Keras (non come un sottomodulo di tf), posso dare ModelCheckpoint(model_savepath,period=10). Ma in tf v2, hanno cambiato questo in ModelCheckpoint(model_savepath, …
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tf.data.Dataset: l'argomento `batch_size` non deve essere specificato per il tipo di input specificato
Sto usando Talos e Google colab TPU per eseguire l'ottimizzazione dell'iperparametro di un modello di Keras . Nota che sto usando Tensorflow 1.15.0 e Keras 2.2.4-tf. import os import tensorflow as tf import talos as ta from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense from tensorflow.keras.optimizers import Adam from sklearn.model_selection …
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Come produrre il secondo livello di una rete?
Il mio modello è addestrato sulle immagini digitali ( MNIST dataset). Sto provando a stampare l'output del secondo strato della mia rete, un array di 128 numeri. Dopo aver letto un sacco di esempi - per esempio questo , e questo , o questo . Non sono riuscito a farlo …
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Keras che non supportano TensorFlow 2.0. Raccomandiamo di usare `tf.keras`, o in alternativa, il downgrade a TensorFlow 1.14
Si è verificato un errore relativo a (Keras che non supporta TensorFlow 2.0. Si consiglia di utilizzare tf.keras, o in alternativa, il downgrade a TensorFlow 1.14.) Eventuali raccomandazioni. Grazie import keras #For building the Neural Network layer by layer from keras.models import Sequential #To randomly initialize the weights to small …
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