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我已经基于这个数据集训练了一个模型。现在的问题是，如果我上传一个用于预测的图像，我应该如何将该图像转换为NumPy数组。像素784，CSV file.Also中的标签如果有人可以帮助我做我需要转换成灰度图像
浏览 7提问于2020-06-16得票数 0
我需要在android中创建一个项目，从麦克风获得输入，并对它正在录制的内容进行分类。为此，我使用python语言和Google Colab中的keras创建并训练了一个卷积神经网络模型。获取数据集的方法如下:使用UrbanSound8k数据集，读取.wav文件(使用Python中的soundfile库)，并将它们存储在numpy数组中。然后我做了一些处理，并将每个numpy<em
浏览 29提问于2021-06-20得票数 0
目前，我正试图将ONNX model导入到Keras，以便对大小为1x1x200x200的灰度图像的数据集进行培训。但是，当我将onnx模型转换为Keras时，可以使用模型的输入层被更改为?x1x200x200作为.h5 model。当转换回.onnx文件时，输入层已更改为Nx1x200x200。
在试图训练模型时起作用，但是当使用</em
浏览 4提问于2020-06-25得票数 2
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我是在用放火枪进行图像分类，在这里，我使用了这个变换。之后，我将.pth模型文件转换为.onnx文件。
现在，在推论中，我应该如何在numpy数组中应用这个转换，因为onnx处理numpy数组中的输入。
浏览 13提问于2022-03-15得票数 0
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I创建了一个Tensorflow模型，该模型以单一的700x700 48维“图像”作为输入(输入形状为，使用Numpy's numpy.concatenate([array_of_images], -1)，当array_of_images是由16 700 x 700 JPEG图像组成的数组时)。将模型转换为Tensorflow Lite，并在Androi
浏览 3提问于2020-04-26得票数 0
我有一个包含图像数据的MXNet NDArray。如何在木星笔记本中将NDArray呈现为图像？
浏览 4提问于2017-12-17得票数 1
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我正在尝试将"KerasTensor“转换为numpy数组。我已经尝试过将KerasTensor转换为tf.Tensor (没有运气)。我还尝试过使用tensor.numpy()、tensor.eval()和keras.backend.eval(张量)--所有这些都不起作用。如何将提取的KerasTensor转换为numpy数组或EagerTensor，
浏览 4提问于2022-02-22得票数 0
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NLP与角度应用的集成
、、、、
我正在做一个小的POC，我在其中训练了我的机器学习模型(朴素贝叶斯)，并以".pkl“(泡菜)格式保存。现在，我的下一个任务是开发一个web应用程序，它要求用户输入文本进行文本分类分析。这个新获取的“文本”将是测试数据集，可以输入到我在早期构建的朴素贝叶斯模型，并对从用户获取的“文本”进行预测。我的问题是:是否有任何方法将文本(从用户获取)转换为numpy数组，然后使用CounterVectorizer() (用于训练数据集
浏览 0提问于2019-05-29得票数 2
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我有一堆tiff图像，我的目标是将这些图像加载到numpy数组中，以便在python 3中的keras模型中使用它们。问题是，当我将图像转换为数组时，计算机死机了。我首先尝试将图像转换为数组并将所有内容保存为HDF5格式，现在我尝试仅保存1000张图像，然后
浏览 7提问于2020-03-29得票数 0
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我对如何在Google中读取图像数据集感到困惑。基本上，数据集由2个用于火车和测试图像的文件夹和2个用于火车和测试标签的csv文件组成。现在，我需要识别图像的舞蹈模式，首先需要读取数据，然后再分割数据。但是，我尝试使用以下代码读取数据集：with ZipFile(zip_path) as z:
data =稍后，我将无法将其分解为训练和
浏览 5提问于2020-06-30得票数 0
我观察到，对于图像，我们正在创建一个具有相同维数的模型，但我们可以选择将其从3变为1。例如:-如果我们有一个尺寸为28x28x3的彩色图像(使用RGB)，则我们将其作为输入输入到模型中。对于相同的图像，如果我们使用rgb2gray方法将其转换为灰色，则会将其尺寸从28x28x3转换为28x28。为什么我们不总是将</em
浏览 0提问于2018-10-24得票数 0
我的问题是-在我的项目中，产品的原始图像存储在数据库中。现在，每当任何人上传该产品的相机图片(for内部审核过程)时，我都需要验证上传的图像是否与原始图像相似。所以，有人能在这个问题上帮助我吗?我如何通过深入学习或张量流来实现这个自动验证？
浏览 0提问于2018-09-05得票数 4
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当将一维numpy数组转换为PIL图像对象时，PIL返回IndexError: tuple index out of range。我试图用PIL将一个长度为2048的一维Numpy阵列的值从0到255转换成图像。我认为这是一个问题，我的阵列是一维。我还尝试将一个随机的一维数组整数转换为图像，并得到相同的错误。随机整数示例：
from PIL im
浏览 12提问于2019-10-25得票数 3
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我想使用转移学习与谷歌的盗梦空间网络，以解决图像识别问题。我正在使用来自示例源的TensorFlow作为灵感。在retrain.py中，将加载盗梦空间图，并使用提要dict将新图像输入到模型的输入层。但是，我已经在TFRecord文件中序列化了我的数据，并且一直在使用一个输入管道来输入我的输入
浏览 2提问于2017-01-30得票数 1
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我正在为一个计算机视觉项目使用Kafka pipeline。我必须将JSON对象摄取到管道中，并在使用者端接收它们。我是这样做的：>>> b = base64.b64encode(a)如何在消费者端再次解码成NumPy数组格式？我不能将图像作为字节转</e
浏览 3提问于2021-07-06得票数 0
如何准备数据以输入到tensorflow模型(例如keras序列模型)？我知道如何使用numpy和y_train，x_test和y_test (最终是熊猫，sklearn风格)来准备train/test数据来训练和测试数据以训练神经模型，x/y代表一个2D稀疏矩阵和一个一维numpy数组，它们表示与x数据中的raws数相同的整数标签。到目前为止，我只能使
浏览 25提问于2022-04-21得票数 1
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假设我有一个numpy数组x = np.array([0, 1, 2])，在python中是否有一个内置函数，以便将元素转换为相应的数组？例如，我希望在x中将0转换为1、0、0、1到0、1、0、2到0、0、1，预期的输出是np.array([[1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]])。
浏览 3提问于2017-10-18得票数 0
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我已经使用model ltools4.0将Keras模型转换为MLModel，但仅取得了有限的成功。只有当我使用MLMultiArray作为输出并转换为图像时，它才能正常工作。与推断相比，转换为图像需要更长的时间；这使得它无法使用，它适用于TensorFlow 1和coremltools 3.4，但现在对于TensorFlow 2和coremltools 4.0b1不起作用。我们也意识到一些额外的层
浏览 28提问于2020-07-23得票数 0
我的目标是使用tf.keras.utils.Sequence从目录中加载变量维度的图像，转换图像，并构建一个生成器来训练完全卷积的。当我创建一个numpy数组来存储图像时，该方法可以工作。Generator(Sequence): # create numpy，所以我尝试使用列表来存储图像。Value
浏览 2提问于2022-07-25得票数 0
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我试图使用Google平台预测来使用Mask来执行对象识别。在花了将近两周之后，我能够：
创建AI平台模型，并将经过培训的模型部署到那里。现在，我正在尝试执行预测，它说我的输入大小超过1.5MB，这是输入的最大大小。当我检查它时，将图像(大小为
浏览 0提问于2019-10-30得票数 2
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