为什么我的Keras模型没有按照指定的方式加载所有5个时期？

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python、tensorflow、machine-learning、keras、deep-learning

steps_per_epoch = 30 , epochs = 5, validation_data = datagenerator.flow(x_test, y_test)) 我还将在下面提供模型本身的构造from keras.models import Sequentialfrom keras.callbacks import ModelCheckpoint, LearningRateScheduler, EarlySt

浏览 13提问于2021-01-17得票数 0

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在Keras中使用交叉验证指标提前停止

python、keras、prediction、cross-validation

在Keras中，有没有办法交叉验证正在监控的EarlyStopping(monitor = 'val_acc', patience = 5)的提前停止指标？在允许训练进入下一个时期之前，是否可以对模型进行交叉验证，以获得更稳健的测试误差估计？我发现，早期停止度量，比如验证集上的准确性，可能会受到高方差的影响。早期停止的模型通常在看不见的数据上表

浏览 6提问于2018-10-13得票数 6

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存储和加载Tensorflow模型导致Keras误差

python、keras、tensorflow

对于我正在进行的一个项目，我在TensorFlow中创建了一个简单的模型，它由一个密集的特性层和三个密集的层组成。='relu'), ]) return model 我无法更详细地介绍参数arguments，但是上面的模型函数工作得非常好，可以使用下面的代码训练

浏览 0提问于2020-08-20得票数 1

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存储和加载Tensorflow模型导致Keras误差

python、tensorflow、keras

对于我正在进行的一个项目，我在TensorFlow中创建了一个简单的模型，它由一个密集的特性层和三个密集的层组成。arguments，但是上面的模型函数工作得非常好，可以使用下面的代码训练和保存一个.h5文件。of the modelmodel.save(model_dir) 但是，当我尝试从.h5文件加载模型

浏览 6提问于2020-08-20得票数 2

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加载纪元日志Keras模型

python、keras

我用150个时期加载我一直在训练的Keras模型 ) my_model.save('my_model.hdf5') 然后，我将加载Keras</e

浏览 1提问于2019-11-13得票数 0

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划时代末端Keras损失的变化

machine-learning、keras、tensorflow2.0

我正在使用imagedatagenerator类对Keras (tensorflow2后端)中的模型进行批量培训。我注意到，当第二个时期开始时，损失值实际上比第一个时期结束时的值要小。我的意思是：有人知道为什么会这样吗？当处理所有批次时，keras是否再次更新权重？

浏览 16提问于2020-05-03得票数 1

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SavedModel模型保存和加载: ValueError:找不到匹配的函数以调用从Keras加载的函数

tensorflow、keras、save、tf.keras

TF Keras模型(摘要如下)，并将其用于插槽分类，它工作得很好。然后我使用：tf.saved_model.save(joint_model, 'BERT2.tf')保存它，然后加载模型：bertmodel = tf.keras.models.load_model('BERT2.tf', compile=False)，它使用与保存的模型相同的参数进行编译。然后尝试使用与前面相同的</e

浏览 106提问于2020-03-27得票数 0

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在TensorFlow/Keras中，当使用学习率衰减时，恢复训练时的行为是什么？

tensorflow、keras、deep-learning、learning-rate

我很难理解当模型从磁盘加载时，当使用像下面这样的调度器时，训练将如何恢复。learning_rate_scheduler = tensorflow.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay(decay_steps=1000, staircase=True) 考虑这个假设的情况，我训练了一个时期的模型并保存了下来。后来，

浏览 98提问于2021-03-01得票数 1

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Keras损失和度量值在每个函数中都不匹配。

python、tensorflow、keras、deep-learning

(X, y,..validation_data=(X_val, y_val)..)打电话因此，在计算后，验证损失应该与最佳时期的角值val_loss值相匹

浏览 0提问于2020-08-18得票数 7

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将模型权重保存到一个文件中。

python、machine-learning、keras、deep-learning、model

我有一个keras模型，它保存了每个时期的权重，我如何才能制作成一个文件？我有50个时代，我将得到50个权重，我只想把它们保存在一个文件中。> model.save_weights('checkpoint_epoch_{}.hdf5'.format(k)) 知道我该怎么做才能把它保存在一个文件中，因为以后我必须将权重转换成te

浏览 1提问于2020-02-19得票数 1

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恢复培训tf.keras Tensorboard

python、tensorflow、machine-learning、keras、tensorboard

当我继续训练我的模型并在tensorboard上可视化进度时，我遇到了一些问题。 ? 我的问题是，如何在不手动指定任何时期的情况下，从相同的步骤恢复训练？如果可能，只需加载保存的模型，它就可以以某种方式从保存的优化器读取global_step，并从那里继续训练。我在下面提供了一些代码来重现类似的错误。

浏览 20提问于2019-03-06得票数 9

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我怎样才能让模型从它所处的时代开始恢复训练呢？

python、tensorflow、machine-learning、keras

我正在训练两名“深造”的自动编码器，它需要经历15万个时代。我把它停在了10,000，但我希望它能够从它所结束的时代恢复训练。有办法这样做吗？

浏览 4提问于2021-08-29得票数 1

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Keras模型在微调时变得更糟

tensorflow、keras、deep-learning、transfer-learning、pre-trained-model

我正在尝试遵循中描述的微调步骤，以获得一个经过训练的二进制分割模型。我创建了一个编码器-解码器，编码器的权重是MobileNetV2的权重，固定为encoder.trainable = False。然后，我定义了本教程中所说的解码器，并使用0.005的学习率训练了300个时期的网络。我得到了以下损失值和上一个时期的Jaccar

浏览 32提问于2021-03-03得票数 0

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Keras批量训练回调串联

python、keras

我在Keras中有一个模型，由于数据集很大，我使用生成器分批加载它。因此，训练例程被封装在for循环中：理想情况下，我

浏览 8提问于2017-06-09得票数 4

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训练后的神经网络步骤

python、tensorflow、neural-network、keras

我目前正在做一个关于神经网络的11年级学校项目。我已经设法用keras创建了一个，但是我不知道在训练之后该怎么做。我最大的问题是，我如何输入一个新的数据集，具有相同的参数，相同的权重，相同的训练数据的所有东西，但具有一组全新的数字。到目前为止，我的代码如下： from keras</e

浏览 1提问于2018-06-14得票数 0

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如何加载keras模型并从训练停止的地方重新开始训练

python、tensorflow、keras、deep-learning

我正在开发一个基于LSTM的编码器-解码器模型，由于内存错误，它无法完成训练。我在上一个问题中问过这个问题，但没有得到任何回应。因此，为了解决这个问题，我找到了一个解决方案，在训练停止的地方重新加载模型，并按如下方式重新开始训练。import EarlyStopping, ModelCheckpointfr

浏览 31提问于2021-06-05得票数 1

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对于自定义的Keras层，call()是如何工作的？

python、tensorflow、keras

我试图通过继承tf.keras.layers.Layer来构建我自己的call()层，但我并不真正理解Keras方法在做什么。我已经将我的call()方法设置为： def call(self,inputs): return inputs 当我运行网络时，我希望“call”被打印很多次(对于100个示例和10个时期的训练集，我希望它被打

浏览 173提问于2021-02-03得票数 0

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Keras ModelCheckpoint回调只返回权重，即使save_best_only和save_weights_only都设置为False

deep-learning、keras、tensorflow

当我使用Keras ModelCheckpoint回调而不将save_best_only & save_weights_only设置为True时，我试图了解这里发生了什么。即mc = ModelCheckpoint(filepath = './checkpoint/to/save.h5') 根据丹瑟尔流的说法，在默认情况下，保存权值和保存最佳值都被设置为False。tf.<em

浏览 0提问于2021-01-09得票数 0

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来自export_saved_model的TF2是否也保存权值？

python、tensorflow、keras、tensorflow2.0、tf.keras

我使用最新的tf.keras TF2.0a创建、编译并安装了一个模型。现在，我想将它保存为pb，以便稍后用于推理。import time tf.keras.experimental.export_saved_model(model,saved_model

浏览 0提问于2019-05-22得票数 1

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从Tensorflow Keras检查点重新加载最佳权重

python-3.x、tensorflow、machine-learning、keras、deep-learning

是否有一种方法可以重新加载某个时期的权重，或者在培训结束后从ModelCheckpoint创建的模型检查点文件中获得最佳权重？我已经训练了这10个时期，并建立了一个检查点，只节省重量后，每一个时代。最后一个时代的val_categorical_accuracy比第5个时代要低一些。我知道我应该设置save_best_only=True，但我错过了。，那么，现在有什么方法可以从最好的时期</

浏览 5提问于2021-05-28得票数 1

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