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在Keras上使用解码器输入seq2seq模型连接注意层
我正在尝试使用keras库实现注意序列2序列模型 . 该模型的框图如下 NNmodel 该模型将输入序列嵌入到3D张量中 . 然后双向lstm创建编码层 . 接下来,编码序列被发送到自定义注意层,该层返回具有每个隐藏节点的注意权重的2d张量 . 解码器输入作为一个热矢量注入模型 . 现在在解码器(另一个bi-lstm)中,解码器输入和注意权重都作为输入传递 . 解码器的输出被发送到具有softma... -
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将Keras模型导出到TensorFlow时,'Sequential'对象没有属性'_is_graph_network'
我正在尝试将Keras模型导出到TensorFlow . Keras版本2.1.4 TF版本1.3.0 Numpy版本1.13.3 这是模型: img_width, img_height = 150, 150 batch_size = 32 samples_per_epoch = 1000 validation_steps = 300 nb_filters1 = 32 nb_filters2 = ... -
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如何通过google在一台机器上使用多个GPU进行物体检测来训练模型
如何通过google在一台机器上使用多个GPU进行物体检测来训练模型 . 我设置了如下的参数: master = '' task = 0 num_clones = 2 clone_on_cpu = False worker_replicas = 1 ps_tasks = 0 但我在文件“\ tensorflow \ models \ object_detection \ trainer.py”第... -
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Tensorflow对象检测API无法加载.records文件
我试图通过跟随tensorflow对象检测API的running locally选项来训练对象检测模型 . 按照文档后: 我可以下载数据并将pascal_train.record,pascal_eval.record和pascal_label_map.pbtxt放在./object_detection/data/目录中 . 我已经编辑了"faster_rcnn_resnet101... -
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CoreMLtools和Keras ValueError:需要多于1个值才能解压缩
我正在使用Keras对Inception V3模型进行微调,以便将其与coremltools一起转换为.mlmodel文件 . 但是,转换模型时,coremltools会在转换器到达模型的最后一层时抛出错误,说明以下内容: coremltools/models/neural_network.py", line 2501, in set_pre_processing_parameters ... -
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Tensorflow对象检测api验证数据大小
我正在运行来自对象检测API的教程,我正在使用带有ResNet Faster-RCNN的Oxford数据集 . 当我通过运行(eval.py)评估我训练的模型时,Tensorboard返回大约0.95平滑的精度值 . 我的问题是它评估了多少图像集?因为来自Tensorboard及其教程链接(https://github.com/tensorflow/models/blob/master/objec... -
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Tensorflow - 这是真正的检查点文件?
我正在尝试使用带有检查点的预训练模型,但我无法确定应将哪个文件作为检查点放入配置中 . 有文件: model.ckpt.meta model.ckpt.index model.ckpt.data0000-of-0001 我尝试了所有这些,但我看到了错误 . 在不同的文章中我只看到“model.ckpt”,但没有这样的文件 . 我试着从这里使用ssd_mobilenet:https:... -
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如何从头开始训练模型,例如,使用初始v3或v4使用COCO数据集进行对象检测?
实际上我们正在使用faster_rcnn_inception_resnet_v2_atrous_coco预训练模型来训练我们自己的数据集图像,但我们想要改进我们的对象检测 . 如何从头开始训练模型,例如,使用初始v3或v4使用COCO数据集进行对象检测?我想生成一个名为faster_rcnn_inception_v3_coco的预训练模型,如https://github.com/tensorflo... -
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如何在我自己的数据集上训练张量流对象检测图像分割mask_rcnn_inception_resnet_v2_atrous_coco实例分割
请帮我在mask_rcnn_inception_resnet_v2_atrous_coco模型上训练我自己的数据集 . https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection 型号:https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/obj... -
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Tensorflow对象检测:缺少度量标准“oid_challenge_object_detection_metrics”
我在训练和评估Open Images数据集时遇到问题,因为没有定义“ oid_challenge_object_detection_metrics ” . 它在文档中定义:https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/evaluation_protocols.md 但是, eval_... -
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DNNCLassifier Tensorflow上的label_keys类型错误
我想在Tensorflow中将标签嵌入到DNNClassifier模型中 . 与文档示例here不同,我收到以下错误消息: label_keys_values = ["satan", "ipsweep", "nmap", "portsweep"] m = tf.contrib.learn.DNNClassifier... -
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如何将keras tensorflow转换为keras mxnet
我在keras wit tensorflow后端有一个工作的python代码 . 我正在利用VGG16的转学习 . 一切都很好 . 我想使用mxnet后端,但有一些问题: from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from keras import applications from helper import target_... -
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ImportError:libcudart.so.7.0:无法打开共享对象文件:没有这样的文件或目录
[xx_xx@xxxx ~]$ python multiply.py Traceback (most recent call last): File "multiply.py", line 2, in <module> import tensorflow as tf File "/home/luohao/.usr/bin/python2.7... -
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TensorFlow,为什么python是选择的语言?
我最近开始研究深度学习和其他ML技术,我开始寻找简化构建网络和训练它的过程的框架,然后我发现TensorFlow,在该领域经验不多,对我来说,似乎速度是一个如果使用深度学习,那么制作大型ML系统的重要因素就更多了,那么为什么谷歌选择python制作TensorFlow?用一种可以编译而不是解释的语言来表达它会不会更好? 使用Python而不是像C这样的语言进行机器学习有什么好处? -
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深度学习是否有任何python库或API? [关闭]
我需要在python中做一些深度学习工作,主要是基于图像处理的工作 . Python有深度学习的标准库或API吗? -
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Heroku:部署深度学习模型
我使用Flask开发了一个rest API来公开Python Keras深度学习模型(用于文本分类的CNN) . 我有一个非常简单的脚本,它将模型加载到内存中并输出给定文本输入的类概率 . API在本地完美运行 . 但是,当我 git push heroku master 时,我得到 Compiled slug size: 588.2M is too large (max is 500M) .... -
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Keras中的小错误:ValueError的错误纠正?
我训练了一个Keras模型,然而,我很难做出预测 . 我的输入数组的形状为 (400,2) ,输出数组的形状为 (400,1) . 现在当我将参数 array([1,2]) 传递给 model.predict() 函数时,我收到以下错误: ValueError: Error when checking input: expected dense_1_input to have shape (2,... -
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Keras二进制精度度量标准提供了太高的精度
我正在研究使用Keras的多类分类问题,我使用二进制精度和分类精度作为指标 . 当我评估我的模型时,我得到了一个非常高的二进制精度值和非常低的分类精度 . 我试图在我自己的代码中重新创建二进制精度指标,但我没有太多运气 . 我的理解是,这是我需要重新创建的过程: def binary_accuracy(y_true, y_pred): return K.mean(K.equal(y_tr... -
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Keras的自定义丢失功能
我正在尝试编写自定义Keras丢失函数,但我在实现和调试代码时遇到问题 . 我的目标载体是: y_pred = [p_conf, p_class_1, p_class_2] 其中, p_conf =置信度检测到感兴趣的事件 y_true 示例: [0, 0, 0] = no event of interest [1, 1, 0] = first class event [1, 0, 1] = s... -
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Keras:binary_crossentropy和categorical_crossentropy混淆
在使用TensorFlow很长一段时间之后,我已经阅读了一些Keras教程并实现了一些示例 . 我找到了几个使用 keras.losses.binary_crossentropy 作为损失函数的卷积自动编码器的教程 . 我认为 binary_crossentropy 不应该是多类丢失函数,并且很可能使用二进制标签,但事实上Keras(TF Python后端)调用 tf.nn.sigmoid_cro... -
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Tensorflow加权与S形交叉熵损失
我正在尝试使用TensorFlow实现多标签分类(即,每个输出模式可以具有许多活动单元) . 该问题具有不 balancer 的类(即,比标签分布中的零更多的零,这使得标签模式非常稀疏) . 解决问题的最佳方法应该是使用 tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits 函数 . 但是,我收到此运行时错误: ValueError: Tensor conversion... -
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加权真阳性vs真阴性
这个loss function in tensorflow用作keras / tensorflow中的损失函数来加权二元决策 它加权误报与假阴性: 目标* -log(sigmoid(logits))(1 - 目标)* -log(1 - sigmoid(logits)) 参数pos_weight用作积极目标的乘数: 目标* -log(sigmoid(logits))* pos_weight(1... -
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如何在Keras的多个 class 计算总损失?
假设我有以下参数的网络: 完全卷积网络用于语义分割 损失=加权二进制交叉熵(但它可能是任何损失函数,无关紧要) 5个类 - 输入是图像,而基础事实是二进制掩码 批量大小= 16 现在,我知道损失是按以下方式计算的:二进制交叉熵应用于图像中关于每个类的每个像素 . 基本上,每个像素将有5个损耗值 What happens after this step? 当我训练我的网络时,它只... -
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ValueError:检查目标时出错:期望dense_2具有形状(None,2)但是得到了具有形状的数组(1,1)
嗨,我是Keras的新手,有后端张量流 . 我已经构建了两个可能类的图像的训练和验证集;我的网络必须以两个类是或否结束 . 我使用ImageDatagenerator从文件夹中读取图像并准备培训和验证集 . 最后,我得到了 Headers 中描述的问题 . 我的猜测是ImageDatagenerator没有像我想的那样准备数据;任何机构都可以向我解释如何解决它,这里是代码(谢谢): # Data ... -
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Keras模型构建 - ValueError:检查目标时出错:期望dense_24有形状(None,1)但是有形状的数组(576,2)
我正在尝试构建一个keras模型,我有576个样本,4个输入变量和1个目标变量,它们是1或0.我相信我的目标的维度/格式有问题,或者我模型的最后一层的尺寸 . 我撞墙了,可以使用你的协助 . 我尝试的第一件事是将我的目标变量转换为二进制numpy数组,但是当我输入以下代码时: import pandas as pd from keras.layers import Dense import num... -
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ValueError:检查目标时出错:期望dense_17有形状(None,1)但是有形状的数组(8,4800000)
大家好,我必须实现一个cnn lstm模型,我有这个错误: ValueError: Error when checking target: expected dense_17 to have shape (None, 1) but got array with shape (8, 4800000) 这是我的代码: X_train.shape = (8, 4800000, 1) y_train_a... -
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keras:ValueError:检查模型目标时出错:预期activation_1具有形状(无,60)但是得到了具有形状的数组(10,100)
我正在尝试移植RocAlphaGo来玩亚马逊游戏,并且在尝试实施有监督的政策培训师时存在问题 . from keras.models import Sequential, Model from keras.layers.core import Activation, Flatten from keras.layers import convolutional defaults = { ... -
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ValueError:检查目标时出错:预期activation_6有形状(None,2)但得到形状的数组(5760,1)
我正在尝试使用8个类来适应卷积神经网络(在Keras中)的Python代码来处理2个类 . 我的问题是我收到以下错误消息: ValueError:检查目标时出错:预期activation_6具有形状(None,2)但是具有形状的数组(5760,1) . 我的模型如下(没有缩进问题): class MiniVGGNet: @staticmethod def build(width... -
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预期zero_padding2d_1_input具有形状(无,3,875,375)但是具有形状的数组(1,375,875,3)
我正在使用keras加载我的CNN中的model.h5(权重文件) . 我使用的是VGG-16架构 . 我的训练数据包括numpy数组大小(2590,3(RGB),875(宽度像素),375(高度像素)) . 我已完成数据训练,现在我使用model.h5(带权重)进行预测 . 我遇到了以下错误 . expected zero_padding2d_1_input to have shape (Non... -
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具有随机权重的神经网络不学习
我想比较使用在imagenet上预训练的VGG16模型的分类器,以及如果我不使用imagenet权重它将如何执行,所以我通过使用加载模型 model = applications.VGG16(weights=None, include_top=False, input_shape=(img_width, img_height, 3)) 根据Keras documentation使用"we...