我将用4个带有图像的类来训练我的模型。这是我的预训练代码，如下所示 conv_base = EfficientNetB0(weights="imagenet", include_top=False,input_shape=(224, 224, 3)) 我用下面这样的代码训练我的模式： eff_history = model.fit(
train_generator
浏览 22提问于2021-08-09得票数 0
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所以我有一个经过训练的模型，它是用MALLET通过命令行创建的。我想以某种方式将这个经过训练的模型导入到Java类中。我查看了MALLET文档，发现了他们的ParallelTopicModel类，但找不到一种合适的方法将模型导入为ParallelTopicModel，而这正是我想要做的。我知道可以在Java<e
浏览 0提问于2017-03-15得票数 0
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我想知道如何定义或表示一个负的训练集，如果我想要训练一个经过预先训练的模型，比如AlexNet on ILSVRC12 (或ImageNet)数据集的二进制分类器。我现在想的是选一个与消极训练无关的课程，而把一个相关的课程作为积极的训练。有什么更好的方法更优雅吗？
浏览 4提问于2017-03-06得票数 0
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我正在尝试将一个经过训练的.onnx模型(来自神经风格的传输算法)加载到cv2中。我已经看到有一个函数，但cv2中没有这样的函数。我似乎无法将opencv作为cv导入或加载，因此似乎无法在cv2中加载我的模型。有人知道解决方案吗？我基本上已经用这个脚本训练了一个模型，并通过添加以下内容导出了一个onnx模型
t
浏览 5提问于2018-11-09得票数 3
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在查看新的CoreML API时，我看不到在生成.mlmodel并将其打包到应用程序之后继续训练模型的任何方法。这使我认为我无法对用户的内容或操作执行机器学习，因为模型必须事先完全经过培训。有什么方法可以增加培训数据到我的培训模型后发货吗？
编辑:我刚刚注意到您可以从URL初始化生成的模型类，所以也许我可以将新的培训数据发布<e
浏览 9提问于2017-06-09得票数 19
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我想从零开始训练谷歌网络()来预测特定于我自己的音频文件的类。
为此，我使用他们的github上可用的脚本，该脚本使用tensorflow。我已经能够修改脚本，通过更改_get_examples_batch()函数从我自己的音频中提取melspec特性，然后对该函数的输出进行模型训练。这将运行到完成和打印损失在每一个时代。然而，我一直无法弄清楚如何让这个经过训练的
浏览 12提问于2022-02-08得票数 1
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是否有可能在Cartesi机器内训练机器学习模型？我认为，如果模型是在Cartesi之外训练的，那么，如果结果是否有偏见，就不可能对结果的完整性进行审计。如果一切都在卡特西的话，我想这是可能的。我看到的项目：
浏览 2提问于2022-06-13得票数 0
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作为我的学术研究项目的一部分，我正在尝试构建一个应用程序，在该应用程序中，我将从web上检索一组urls。任务是将这些urls中的每一个分类到某个类别中。例如，下面的网址是关于板球的，如果我给分类器这个特定的网址，它应该输出类别为“体育”。
为此，我使用了lingpipe分类器。我已经按照分类教程并运行了demo文件夹中的demo。后来，我将训练样本大小从20减少到8，并运行了分类演示。它可以成功地
浏览 3提问于2011-05-18得票数 4
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我在TensorFlow 1.14中构建了一个经过训练的模型，该模型使用(现在已被废弃的) 层(在中的TensorFlow 2.0中可用)，并且我正在尝试将旧层的权重移植到一个使用构建的新TensorFlow2.0模型中，以获得一个等效的模型。这样做的一个动机是能够在CPU上进行推断( tf.compat.v1.keras.layers.CuDN
浏览 4提问于2019-11-11得票数 2
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我正尝试在“交互”模式下使用tensorflow神经网络:我的目标是加载一个经过训练的模型，将其保存在内存中，然后偶尔对其执行推理。问题是显然tensorflow Estimator类(tf.estimator.Estimator)不允许这样做。
预测(，)方法将一批特征和到模型的路径作为输入。然后，它创建一个会话，加载模型并执行推理。在此之后，会话将关闭，对于后续推理，有必要再次加载模型<
浏览 1提问于2018-05-06得票数 1
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我正在使用Kubeflow fairing在Kubernetes上训练一个TensorFlow模型。训练成功了，但现在我想使用serve a prediction endpoint。如何检索保存的TensorFlow会话(权重、偏差等)这样我才能做到这一点？目前，训练步骤的结果保存在Kubernetes集群上运行的Docker容器中。
浏览 17提问于2019-06-17得票数 0
Am使用MNIST时尚数据集1-我已经将列车数据划分为5个不同的位置，每个位置只包含2个类别的图像。2-我在不同的模型中训练了每个位置数据集，并测试了所有(0到9)类图像的预测数据内容。问题->如何将所有5个经过训练的模型组合成一个模型，从而能够更准确地预测我的测试数据？
浏览 0提问于2019-09-15得票数 1
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我正在我的项目中探索Apache产品，其中一个需求是在DB - Mongo DB / couchbase中持久存储我的案例中经过训练的模型。现在，我主要是希望将文档分类程序模型的输出存储到数据库中，这样我就不必重新运行，除非它经过修改
我发现库类是不可序列化的，例如DocumentCategorizerME，如果我试图检索持久化记录，我会得到一般来说，即使我想使用任何其他
浏览 5提问于2017-07-26得票数 1
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对于这个相对新手的问题，我提前道歉。使用Tensorflow，我用python训练了一个神经网络，我想用它来对c++应用程序中的图像进行分类，稍后我想把它集成到android应用程序中。特遣部队的服务是正确的吗？它是否可以用于将经过训练的TF模型集成到应用程序中？或者仅仅是为了构建可以从终端运行的模型？
如果TF服务不是我需要的，那么我应该在哪里
浏览 0提问于2016-04-11得票数 3
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我使用张力流js转换器将在EfficientNet上预先训练过的ImageNet模型转换为tensorflow-js。当我试图将模型加载到我的脚本中时，它尝试用初始化器初始化权重，而这些初始化器在tfjs中没有实现。然而，没有必要初始化权值，因为模型是预先训练的，权重也是经过转换的。转换后的模型如下：const start = async (
浏览 1提问于2019-06-19得票数 2
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状态：在同一个模型类中有一个ENV参数，我们可以通过它将环境变量发送到自定义映像尝试将python传递到这个值，但是很难读取json predict.py脚本
有人也遇到了同样的困难？
浏览 2提问于2021-11-29得票数 0
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数据科学模型与培训-理解
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来自编写代码、测试、部署、运行的编程背景。我试图用数据科学中的“训练模型”或“受过训练的模型”的概念来思考，并部署这个经过训练的模型。
我并不真正关心部署环境，自动化等等。我在努力了解部署部队..。受过训练的模特。一个经过训练的模型在文件系统上是什么样子的，它包含什么？我理解训练模型和将一组数
浏览 1提问于2018-01-10得票数 0
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目前，我不知道如何将经过训练的模型应用到生产力环境中。我确实在medium上读过这篇文章：如果我理解正确的话，这就像是一个本地服务器，它在我的本地系统上加载一个模型，并且可以通过支持gRPC的客户端(与哪种编程语言无关)访问，我有我的预测……是这样的吗？有没有其他可能让我的训练过的模型进入生产力环境？你的
浏览 1提问于2018-01-30得票数 1
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罕见事件训练后支持向量机性能差
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我发现加权支持向量机是一种处理类不平衡问题的分类方法。我的数据集与罕见事件(标记为1的少数类)和多数类(标签为0)高度不平衡。因此，我用分层交叉验证技术实现了监督分类加权svm技术，因为这些技术能够处理类的不平衡。我为C参数(boxconstraint)添加了额外的调优。cmMatrix = 0 30
一般建议使用优化的超参数进
浏览 0提问于2018-07-11得票数 1
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我们在console中看到的差异 Evaluating: 100%|███████████████████: 100%|█████████████████████| 3200/3200 [00:01<00:00, 2427.42samples/s]
如果不了解kur test和kur evaluate背后的源代码
浏览 0提问于2017-04-03得票数 0
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