-
2 votesanswersviews
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... -
7 votesanswersviews
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 = ... -
1 votesanswersviews
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... -
0 votesanswersviews
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... -
2 votesanswersviews
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 ... -
2 votesanswersviews
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... -
2 votesanswersviews
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:... -
0 votesanswersviews
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... -
0 votesanswersviews
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... -
1 votesanswersviews
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_... -
0 votesanswersviews
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... -
1 votesanswersviews
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_... -
6 votesanswersviews
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... -
96 votesanswersviews
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？ -
-4 votesanswersviews
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？ -
3 votesanswersviews
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) .... -
-2 votesanswersviews
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,... -
4 votesanswersviews
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... -
2 votesanswersviews
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... -
5 votesanswersviews
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... -
0 votesanswersviews
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... -
0 votesanswersviews
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... -
10 votesanswersviews
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... -
5 votesanswersviews
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 ... -
0 votesanswersviews
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... -
1 votesanswersviews
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... -
2 votesanswersviews
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 = { ... -
0 votesanswersviews
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... -
1 votesanswersviews
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... -
1 votesanswersviews
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...