我是Keras深度学习的新手，所以如果我需要在这篇文章中包含更多的数据，请告诉我！因此，目前我已经对MNIST数据集的训练集进行了一些图像增强。因此，我参考了这篇文章，并尝试将我的增强图像模型保存到数组中。zca_whitening=Truetest_gen = ImageDataGenerator() if num_augmented == X_train.shape[0]
浏览 15提问于2020-11-19得票数 0
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这是我的密码：import numpy as npimport csvfrom keras.models(loss="mse", optimizer="rmsprop")model.summary() 28 #print &qu
浏览 2提问于2017-10-03得票数 0
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我正在使用tensorflow训练一个1D CNN，以便从传感器数据中检测特定事件。虽然具有数千万个样本的数据很容易以1D浮点数组的形式适合ram，但显然需要大量的内存才能将数据存储为可以传递给model.fit进行训练的N x inputDim数组。& model.train_on_batch之间存在巨大的性能差距，尽管所有内容都存储在内存中，而且小批处理的生成速度很快，因为它基本上只包括对数据进行整形。似乎没有这样的选项可以将所有数据划分为可管理的部分，然后以迭代的方式运行<
浏览 2提问于2019-12-17得票数 0
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输入和输出样本数错误
、、、
)
print y_trainprint len(y_train)
score = model.evaluate(x_train, y_train, batch_size=16) File "/home/
浏览 0提问于2016-02-02得票数 1
使用一些增强技术，我已经将数据集增加到10000张图像。1. model.fit(x,y,validation_split=0.2)
3. model.fit_generator(请指导我，在我的情况下，这些方法中哪一种最好。我在Here、He
浏览 104提问于2018-12-25得票数 2
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我创建了一个带有Python和Keras的CNN，它将不同长度的2D输入压缩到一个输出中。我有5000幅图像，numpy中训练数据数组X的形状是(5000，1)，数组有dtype对象。这是因为在单个numpy数组中不可能存储不同形状的内容。to have 4 将numpy数组转换为nump
浏览 0提问于2018-04-21得票数 0
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见；my_graph = tf.Graph()
sess = tf.Session(graph=my_graph)
浏览 3提问于2018-12-26得票数 1
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= Adam(lr=0.01) metrics=["accuracy"])
model.fit
浏览 12提问于2019-04-30得票数 1
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我正在努力高效地将数据加载到model.fit中。我的代码使用samples和values创建training_data对象。Samples是tf.Tensor类的标准python对象列表。运行时 model.fit(training_data.samples, training_data.values, epochs=10) 我得到一个错误 ValueError: Failed to findtensorflow.python.framework.ops.EagerTensor'>&qu
浏览 33提问于2020-11-07得票数 2
我试图将CSV文件加载到numpy数组中，并在LogisticRegression等中使用该数组。现在，我正在与错误进行斗争，如下所示：import pandas as pd
from sklearn.linear_modelstandardize the data attributes
standardized_X = preprocessing.scale(
浏览 5提问于2015-06-18得票数 0
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consisting of a list of word IDs for each word in the sentencey: np.ndarray[np.int32] 但我收到了以下错误： Input第三种方法： 这促使我将数据结构更改为： x: np.ndarray[np.
浏览 41提问于2020-01-22得票数 3
我无法将一个大的csv文件(来自的大约1.2 in )加载到numpy数组或列表中，也无法在python中加载它。有没有出路？
浏览 0提问于2016-12-09得票数 0
check(i+1)
model=svm.SVC(kernel='linear') model.fit
浏览 74提问于2019-02-15得票数 0
既然Numpy数组映射到C数组，而MonetDB使用C数组作为它的，那么能否将数据从内存中的Numpy数组加载到MonetDB中呢？这将节省到磁盘的往返，即将数据从Numpy数组写入磁盘，并将数据从磁盘批量加载到MonetDB。我知道，但我宁愿在Python中嵌入MonetDB。
浏览 0提问于2018-11-20得票数 1
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我使用numpy.genfromtxt()将file1.csv加载到名为array1的numpy数组中，将另一个文件加载到numpy数组'array2'中。Size of file1: 80 然后，我将整个数据合并到单个numpy数组中。从数据中删
浏览 0提问于2015-07-08得票数 1
我有一个大型HDF5文件，包含16000个不同的512x512 numpy数组。显然，将文件读取到ram将使其崩溃(文件的总大小为40 GB)。我想将这个数组加载到数据中，然后将数据拆分为train_x和test_x。Tha标签是本地存储的。我这样做了，它只创建了一个文件的路径，而没有获取 data = h5.get('data
浏览 2提问于2021-05-22得票数 1
我正在尝试使用keras ImageDataGenerator.flow_from_dataframe()方法动态生成图像数据，因为我正在处理的数据集太大，无法一次性加载到内存中。也许可以在每个不受支持的文件上运行自定义预处理函数，返回一个标准化(加窗/校正光度)的numpy数组，然后允许ImageDataGenerator实例继续进行。
浏览 1提问于2021-08-05得票数 0
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_future__ import print_function import mathmodel.compile(loss=’mean_squared_error’, optimizer=’adam’,metrics=[‘mape’])
history=model.fit
浏览 5提问于2020-01-14得票数 0
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下面的python代码为一个numpy数组创建数据，我使用该数组在图上绘制一个单元框： box = np.array([[x, y] for x in np.arange(0.0, 1.01, 0.01) for y in
np.arange(0.0, 1.01, 0.01)]) 我想将box --向x分量添加一个数字，向y分量添加一个不同的数字--转换为另一个numpy数组，这样新的框就会出现在图中的其他位置。我遇到了一些麻烦，我不知道我是否可以切片一个numpy<
浏览 18提问于2020-07-03得票数 2
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情感识别器训练过程中出错
、、、、
Tensorflow版本: 2.5File "c:\Users\HK School\moodRecog\secondversion.py", line 33, in <module>containing values of types {"<class 'numpy.ndarrayc
浏览 12提问于2021-05-27得票数 0
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