我正在训练一个神经网络(2个conv层和1个密集的隐藏层)来对24个字母的手语图像进行分类(J和Z没有图像)。使用ImageDataGenerator的flow()函数创建培训和测试数据生成器。利用Keras序列建立神经网络模型。在训练过程中,我会遇到以下错误:
model = create_model()
# Train your model
history = model.fit(train_generator,
epochs=15,
validation_data=validation_generator)
## MODEL IMPORTING ##
import tensorflow
import pandas as pd
import numpy as np
import os
import keras
import random
import cv2
import math
import seaborn as sns
from sklearn.metrics import confusion_matrix
from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer
from sklearn.model_selection import train_
我遇到了keras和tensorflow的问题,使用以下代码:
from tensorflow.keras.layers import Activation, Conv2D
from tensorflow.keras import Model
from data import DataGenerator
from config import train_datapath, test_datapath
training_generator = DataGenerator(train_datapath)
validation_generator = DataGenerator(test_da
我得到了
ValueError: `validation_steps=None` is only valid for a generator based on the `keras.utils.Sequence` class. Please specify `validation_steps` or use the `keras.utils.Sequence` class.
特别是在一个数据集()上。实际上,我已经提到了.fit_generator( )中的验证步骤,它适用于我正在处理的所有其他数据集。这个有什么问题吗?
下面是重要的代码片段(我使用的是Keras):
from keras.p
我是tensorflow和keras的新手。我正在尝试训练一个模型来识别岩石、布和剪刀的不同图像。我正在使用一个在线教程,他们为我提供了一个google collab工作表。当我在google collab上训练模型时,一切正常,但是如果我尝试在我的机器上训练模型,它会给我这个错误:ValueValueError: Empty training data
我试着改变批量大小,也试着改变数据集中图像的数量,但是没有帮助(它应该也不会)。
下面是我的代码:
###### ROCK PAPER SISSORS #######
import os
import numpy as np
import
我试图创建一个模型,预测未来的股票数据使用13个数据功能。我使用的是TimeseriesGenerator,但是当我试图安装我的模型时,我收到了一个错误,上面写着:
ValueError:检查输入时出错:期望lstm_1_input具有形状(529,13),但得到形状为(5,13)的数组
我的数据集有529行,我想用来训练它们来预测未来的5天。如能在这方面提供任何协助,将不胜感激。
# Part 1 - Data Preprocessing
# Importing the Libraries
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
我试图将Keras中的VGG-16和ResNet-50模型合并,以便从组合的特征表示中受益于二进制分类任务。我成功地建立和保存了合并的模型。然而,在训练过程中,我遇到了一个错误。这是我的代码:
#load libraries
import numpy as np
from keras import applications
from keras.layers import GlobalAveragePooling2D, Dense
from keras.layers import Concatenate
from keras.preprocessing.image import ImageDa
我是深度学习的新手,使用REFER2013数据集使用resnet 50模型我已经尝试了各种不同的学习率从不同的范围例如Im使用LR= 0.0008的ADAM优化器,但精度和验证模型都不好过拟合或欠拟合如何使用Resnet 50改进我的模型?
我希望模型的目标是50%以上的最佳没有过拟合或不足。
这是我在更多方面所做的:使用LR= 0.0008 这些我的代码
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.lay
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。”在此处输入代码#卷积神经网络
# Importing the libraries
import tensorflow as tf
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
tf.__version__
# Part 1 - Data Preproc
我这里有一段代码:
我想知道模型是如何知道图片是如何标记的。
我在代码中找不到任何标记函数,而且dog-cat数据目录中充斥着图像。我想在这里解决这个问题,以便将此模型用于不同的数据集。只是不知道怎么给它贴上标签。
编辑:一种更好的表达方式是:当每个测试、训练和验证目录都是随机的,并且在文件名中没有任何关于其标签是什么的指示时,这个脚本如何知道我的图像是如何标记的?
#Importing a pre-trained network
#Running from end to end with fine-tuning
from keras.applications import ResNet50
我想用tensorflow.keras训练一个模型。我希望在每个训练步骤之间做一些其他的事情,这就是为什么我不能使用fit_generator来训练我的模型。换句话说,我希望通过循环fit函数来训练模型,如下所示:
training_data_generator = ...
validation_data_generator = ...
for i in range(steps_number):
x, y = next(training_data_generator )
net.fit(x, y)
do_other_things_function()
if st
我正在用keras训练一个神经网络,因为我的数据集非常大,所以我使用fit_generator将数据提供给网络。作为fit_generator的第一个参数,我必须提供一个生成器来为我的模型生成数据补丁。我使用tf.data.Dataset来创建数据集,并使用make_one_shot_iterator和调用get_next方法向网络提供数据。这是代码
def generator():
dataset_iterator = DatasetGenerator(...) # defined class to returns a tf iterator
with tf.Session
我有一个包含8个类的2513张图像的数据集,我想在它上微调ResNet50。这是我的密码:
import keras
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from sklearn.model_selection import train_test_split
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50
from tensorflow.keras.layers import Den
当我试图将数据批量处理时,我的数据是形状为(60000, 1, 28, 28)的,如下所示:
gen = image.ImageDataGenerator()
train_batches = gen.flow(x_train, y_train, batch_size=64)
我知道错误:
ValueError: NumpyArrayIterator is set to use the data format convention "channels_last" (channels on axis 3), i.e. expected either 1, 3 or 4 channe
我的代码如下:
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.layers import Activation, Dropout, Flatten, Dense
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
#import os
#os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '1'
model = Sequential()
mo