我正在尝试使用keras ImageDataGenerator来训练pix2pix CNN模型。它将输入图像映射到输出图像。我们知道pix2pix ImageDataGenerator可以很容易地用于图像分类，但我在训练keras模型时遇到了问题。这是我的尝试： 自定义生成器： class JoinedGen(tf.keras.utils.Sequence):
def __init__(se
浏览 17提问于2021-08-27得票数 0
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我已经将我的CNN keras模型转换为.mlmodel，以便在CoreML移动应用程序上部署，但我收到了这个错误消息：任何帮助都会很感谢，谢谢。
这是.mlmodel的详细信息：
浏览 0提问于2020-04-07得票数 0
当试图提供从CNN包(例如preprocess_input包)导入的keras.applications.resnet时，该模型在试图适应生成的数据时会引发错误：
datagen = ImageDataGenerator(preprocessing_function=preprocess_input)
Keras版本: 2.1.5
浏览 0提问于2018-05-26得票数 1
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我正在为emojify项目使用来自kaggle的FERN 2013数据集。数据集由48X48灰度图像组成。当我去训练模型时，我会得到一个错误，如下所示函数调用堆栈: train_functionimport numpy as np
import tensorflow as tffrom keras.preprocess
浏览 2提问于2020-11-17得票数 1
我想通过使用GridSearchCV (Scikit-Learn)和数据增强(来自Keras的ImageDataGenerator)来优化CNN体系结构的一些超参数。然而，GridSearchCV只提供fit函数，而不提供fit_generator函数。是否建议在GridSearchCV中使用数据增强？ImageDataGenerator的参数已经固定，不应更改。首先通过网格搜索确定超参数，而不增加数据</e
浏览 0提问于2019-12-28得票数 6
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我正在处理一个大小超过30 RGB的数据集，问题是数据集中的图像(RGB)不具有相同的维度。当我实现自定义CNN时，我将被要求为第一个卷积层提供input_size。有什么方法可以通用地添加零填充吗？我最初实现了一个预先训练的模型(ResNet-50)，并使用了以下方法
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import preprocess_inputImageDataGenerator</e
浏览 2提问于2021-01-08得票数 1
我希望运行我的训练集，但当我试图让模型运行时，它一直给出错误，它弹出这个错误：“您的输入耗尽了数据；中断了训练。请确保您的数据集或生成器至少可以生成重复批处理(在本例中为12000批)。在构建数据集时，您可能需要使用steps_per_epoch * epochs ()函数。”ImageDataGeneratorcnn = tf.keras.models.Sequ
浏览 0提问于2020-05-20得票数 0
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我应该使用渐缩参数来增强数据吗？
、、、、
我正在使用Keras库来构建CNN模型。我想用数据增强来训练数据。ImageDataGenerator(rescale=1./255)
浏览 0提问于2018-09-18得票数 2
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)CNN_CR2 = Conv2DCNN_MAX = Maximum()([CNN_CR1_OUTPUT, CNN_CR2_OUTPUT, CNN_CR3_OUTPUT])
CNN_MODEL = keras.Model(inp
浏览 14提问于2022-04-04得票数 2
我正在尝试使用Keras (版本: 2.5.0)加载，以便稍后提供给CNN模型。基本上，我会使用keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator()和flow_from_directory()来加载和增强图像数据集。下面是一个例子：
train_
浏览 1提问于2021-08-02得票数 2
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我想增加我的数据集中的数据，以创建一个CNN深度学习分类模型。
使用ImageDataGenerator的数据增强还是使用openCV来增加数据，哪一种更适合于模型？顺便说一下，我正在使用Keras和floydhub。
浏览 0提问于2018-09-15得票数 2
我正在研究一个多标签分类模型，我试图使用Keras将两个模型，一个CNN和一个文本分类器组合成一个模型，并将它们训练在一起，如下所示：
#text_model对于图像，我使用了一个自定义助手函数，该函数通过pandas数据帧提供的路径将图像读取到模型中-一个用于训练(df_train)，另一个用于验证(df_validation)。数
浏览 1提问于2018-08-06得票数 1
由于我从结构化文件夹加载数据(图像)，所以我使用了flow_from_directory类的ImageDataGenerator函数，该函数由Keras提供。在将这些数据输入到CNN模型时，我没有任何问题。但是当涉及到LSTM模型时，会得到以下错误：ValueError: Error when checking input: expected lstm_1_input to have 3 dimensions如何减少
浏览 3提问于2020-05-21得票数 1
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我正在建立一个卷积神经网络(CNN)模型，由'RGB'通道的双流图像数据输入和'grayscale'信道收敛到奇异形状(None, width, height, 4*C)，然后是Dense()。from tensorflow.keras.preprocessing.image import <
浏览 6提问于2020-07-01得票数 2
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我已经创建了一个CNN模型，可以用来区分狗和猫。在训练过程中，我的模型在4/25纪元结束时显示出99%的训练精度和81%的测试精度。这是正常的吗？或者，在完成所有的时期后，是否会出现任何问题？因此，我需要使用这个CNN模型来输入不属于我的测试集训练的新输入。如何使用我的模型来预测一些新照片？ 我没有使用过classifier.save( )，所以在训练之后，我可以只使用该命令来保存
浏览 20提问于2019-08-30得票数 0
我正在用tensorflow Keras构建一个CNN模型，可用的数据集是黑白的。我正在使用从ImageDataGenerator api可用的keras.preprocessing.image将图像转换为数组。默认情况下，它将每个图像转换为3通道输入。那么，如果训练后的图像是彩色的，而不是黑白的，那么我的模型能够预测真实世界的图像(彩色图像)吗？在ImageDataGenerator中还有一个名为"color_mode“的
浏览 4提问于2022-05-15得票数 0
我有一个用于CIFAR-10的 CNN，其中我正在使用基于Python3、TensorFlow2.0的数据增强，如下所示： # featurewise_center= 90,
width_s
浏览 8提问于2020-07-24得票数 0
下面的导入包和模型，这些包和模型被定义为允许访问构建操作，import tensorflow as tfimport cv2from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGeneratorfrom
浏览 2提问于2020-09-11得票数 4
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我正在做一个CNN项目，对玉米病害图像进行分类(4类)，它使用VGG16作为它的基本模型。我创造并保存了模型。现在，是否可以利用该模型作为另一项转移学习任务的基础，对棉花叶病图像(4类)进行分类，同时保留从玉米病害图像和棉花叶病图像中获得的知识？如果是这样，我应该如何修改玉米病害模型。我是否需要将输出层神经元设置为8(棉花4，玉米病害4)？这是我的代码，棉花CNN使用玉米植株模型为
浏览 0提问于2022-04-03得票数 0
在CNN的预测方法中，对于维数的求解存在一个问题。在定义基于图像的训练和测试数据之前，我提出了一个CNN模型。在这个过程完成之后，我把模型拟合好了。当我使用模型预测值时，它会在这里抛出一个错误。我的Keras库from keras.layers import Convolution2D
from keras.layersimp
浏览 1提问于2020-07-16得票数 1
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