我在使用Keras工作时遇到了一个可怕的问题，这是一个问题； encoder_path = "my own encoder path" encoder = tf.keras.models.load_model(encoder_path, compile=False)#
浏览 25提问于2021-04-27得票数 0
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我正在使用Keras和预先训练好的权重用于Conv层，并且只想训练密集层。当我使用输入维度150x150或224x224，但不收敛于299x299 (训练损失增加，训练和验证精度保持不变，相当于随机猜测)时，模型表现出预期的效果。
这一切为什么要发生？
浏览 2提问于2018-04-02得票数 0
我想将一组预先训练好的权重从Tensorflow导出到Keras。问题是Tensorflow中的批量归一化层只嵌入Beta和Gamma作为可训练权重，而在Keras中，我们也有Moving_mean和Moving_variance。我不知道从哪里获得这些权重。
浏览 28提问于2017-08-01得票数 0
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我关注了一篇关于如何从头开始实现vgg16-model的博客，我想用Keras的预训练模型来做同样的事情。我查了一些其他的博客，但我想找不到合适的解决方案。我的任务是将集成电路图像分为缺陷和非缺陷。 我在一篇论文中看到，他们使用vgg16的预训练imagenet模型进行织物缺陷检测，他们冻结了前七层，并针对自己的问题对后九层进行了微调。(来源：https://j
浏览 14提问于2020-07-15得票数 0
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我想把一个预先训练好的caffe模型转换成keras，然后我需要逐层初始化这些层。我将权重和偏差保存在mat文件中，并将它们加载到python工作区。我知道“权重”参数是如何得到numpy数组的，但不是怎么得到的？谢谢
浏览 3提问于2017-02-28得票数 6
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我有一个keras模型，预训练权重h5df约为700mb。我想在Apache Spark中使用它作为广播变量。1.这似乎是不可能的，因为keras模型本身不是spark感知的，也是不可序列化的。2.我在谷歌上搜索了一下，发现了Elephas库。因此，尝试在ElephasTransformer中包装Keras预训练模型。这抛出了多个错误(我使用的是python 2.7 )。例如，在Elephas<em
浏览 6提问于2017-09-30得票数 3
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我在Keras有一个预先训练好的模型。我想训练另一个模型，其中模型的输出是已训练模型的输入，并且已训练模型的输出用于未训练模型的损失函数。在这个系统中，in_a可以被视为一个常量，也有一个反馈回路
在keras或tensorflow中如何做到这一点？
浏览 1提问于2017-03-26得票数 1
我想知道，在keras中有哪些数据集可以使用预先训练好的权重。让我们假设keras初始v3模型引用了imagenet数据集的权重。keras.applications.InceptionV3(weights='imagenet') 但是我想知道像imagenet这样的其他数据集？
浏览 11提问于2020-07-03得票数 0
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我正在研究一个前馈神经网络，我正在使用keras嵌入。我想为嵌入设置偏置权重，但我不确定如何设置。
Keras密集层允许指定use_bias = True，然后设置偏移权重。有没有一种等效的嵌入层的方法？
浏览 1提问于2017-07-06得票数 3
所以，我在ResNet50 2中重新训练了一个预先训练过的TensorFlow 2模型，它使用的是tf.keras框架，上面添加了两个密集的层。现在，我想将层中的权重可视化为中的基本ResNet模型。但是，将保存的模型重新加载到
model = tf.keras.models.load_model(path/to/model.
浏览 0提问于2020-01-12得票数 3
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我正在尝试使用预先训练好的InceptionV3模型。但是，我想删除初始的五个层，并添加我的自定义层。我该怎么做呢？我尝试过model.layers.pop(0)，但仅此一项并不能解决问题。编辑： 正如第一个答案中提到的，tf.keras也没有帮助： ?
浏览 22提问于2019-05-03得票数 0
我想问一下，我是否可以将Keras层中的权重初始化器设置为二进制值-例如，简单密集层的权重仅为0和1？例如，在Conv1D层的情况下，这将有助于放松计算时间。 谢谢你，J
浏览 10提问于2021-02-09得票数 1
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import tensorflow as tfimport numpy as np keras.layers.Flatten(input_shape=(2,)),
浏览 21提问于2020-07-21得票数 0
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我正在尝试使用预先训练好的图像网络权重来对CIFAR10图像进行分类，用于v3。我使用以下代码。from keras.applications.inception_v3 import InceptionV3
input_tensor=input_cifar)
但是它给了我一个错误，就像在中间锥层
浏览 6提问于2017-03-01得票数 3
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我已经在keras上搜索了几个关于load_model的答案，但我仍然有一个问题。model = load_model('file_dir/yolov2.h5')NameError: n
浏览 6提问于2020-01-08得票数 0
我看到tensorflow对象检测API允许用户自定义输入的图像大小。我的问题是如何使用预先训练的权重，这些权重通常是在224*224图像上训练的，有时是300*300图像。在我使用的其他框架中，比如caffe rfcn、yolo和keras ssd，图像被缩小以适应带有预先训练的权重的标准大小。
300*300大小的<
浏览 3提问于2017-09-12得票数 1
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我想知道并理解是否有可能使用迁移学习来识别与原始模型无关的图像。 例如，如果我想要识别皮肤病，我是否可以使用预先训练的模型，并使用对猫和狗进行分类的模型？
浏览 14提问于2020-09-15得票数 0
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我有两个CNN模型，它们都是在同一个数据集上训练的。model2 = tf.keras.models.load_model我必须使用predict_generator函数从集合的model3中进行
浏览 0提问于2020-06-04得票数 0
我一直在尝试保存我的神经网络模型的权重，以便我可以使用它的一些层用于另一个神经网络模型，以便在另一个数据集上进行训练。epochs=epochs, verbose=1, validation_split=0.2)
print('Evaluating the test data on the model') 我如何保存神经网络的权重： model.save_weights("dnn_model.h5") 如何尝试加
浏览 33提问于2021-04-13得票数 0
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