在GANs的生成器模型中，我试图生成特定大小的图像。我的目标大小是28x280x3。实际上，到目前为止，我正在创建28x28x3的生成器输出。因此，我尝试使用UpSampling2D来增加模型的大小。我能够在三个UpSampling2D层之后输出size 28x224x3的模型。然而，我的目标
浏览 67提问于2020-04-29得票数 0
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我已经训练了一个3dCNN模型。我想在Keras中加载我存储的权重，直到一个特定的层。我已经将特定的层命名为name = "my_dense_layer“。如何加载该层之前的权重？我的模型看起来像这样：我想通过跳过最后一个大小为6的密集层来加载我的权重。然后，我想投影我输入的大小为32x1
浏览 0提问于2019-04-14得票数 2
in range(lx): yy = [] xx.append(resize(imread(X_train[j]),(720,1280,3)))mo.compile(loss = "mse", optimizer = opt)
mo.summ
浏览 3提问于2020-03-21得票数 0
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我正在尝试学习RNN模型。这是我构建的模型： N = 3 # number of samplesD = 3 # number of featuresx = tf.keras.layers.SimpleRNN(M)(i)
model = tf.keras.Modelmodel.predict(X[0].reshape
浏览 17提问于2020-09-29得票数 0
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这是相当简单的，我试图做，从文件加载我的tensorflow AI。试图用它来预测我的直播摄像头(通过google.colab)。我试图用我所做的AI (使用链接中的代码)、保存和加载(使用tensorflow：model.save和load_model)来预测，我有一个副本，我正在加载自己的模型，如下所示：在名为“网络摄像头视频”的代码下，在
浏览 7提问于2022-11-20得票数 1
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我试着用两个类训练一个图像分类器，这是我的神经网络。model=Sequential()model.add(tf.keras.layers.Conv2D(32,(3,3),activation="relu"))mode
浏览 1提问于2020-08-23得票数 0
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我的网络有两个输出。bce = K.binary_crossentropy(y_true, y_pred_val) return loss第一个输出是具有二进制交叉熵损失的标准分类，但我希望它乘以(1+ LAM* stds)和一个λ因子乘以stds
浏览 0提问于2019-06-19得票数 2
我想预处理来自tensorflow 2(Version2.3.0)中的“oxford_flowers102”数据集的图像，以训练一个初始的v3网络。我发现了两种调整图像大小的方法，两种方法都在工作，看起来两者产生的输出是相同的。我不明白哪一种解决方案更适合我的任务。你能解释一下哪种方法更好用吗？用tf.image.resize
dataset, dataset_in
浏览 3提问于2020-11-26得票数 1
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使用生成器函数的LSTM
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我正在尝试创建一个具有100个单元的LSTM层的模型，输入维度为(16,48,12) (16是批量大小，因为它通过生成器函数接受输入)。生成器函数产生(16，1，2)的预期输出(16是批量大小)，我想使用具有softmax激活函数的密集层作为输出。最好的方法是什么？我是keras的新手，我无法安静地掌握如何<e
浏览 0提问于2018-05-25得票数 0
我有一些8波段的卫星图像，我想用Tensorflow和Keras做一些图像分割。几年前我试过这样做，但我发现TF和Keras不能处理频带大于3的图像。然而，我看到了更多关于多频带图像深度学习的博客文章。 在查看Keras文档时，它没有特别列出接受多波段图像的任何问题。conv1)pool1 = Dropout(droprate)(pool1) 所以只想澄清一下，tf.<
浏览 21提问于2019-03-22得票数 2
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是否有可能预测特定输出的"Keras神经网络“的输入？
例如，我有一个具有28输入和3输出的数据集。所以，我在Keras训练过模型，效果很好。现在，我必须在输出中输入特定的值，我必须预测输出的输入是什么。
浏览 2提问于2020-03-11得票数 0
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神经网络中的超长序列
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初学者关于神经网络中序列的问题:假设我有分类问题，看起来如下：
类取决于整个序列--不可能在没有看到所有类的情况下确定类。NN是怎么处理这个的？我已经阅读过各种方法，例如截断序列(这是一个问题--序列的截短部分没有类，所以我不能标记它)，使用编码器/解码器lstm (同样，不能完全理解它如何解决问题)等等。
浏览 0提问于2018-05-03得票数 2
然后，我使用TF服务为模型提供服务，这要求我以编码的字节字符串的形式向模型发送图像，在模型图通过之前，它们是使用tf.image.decode_png解码的。
当我调整图像的大小时，问题就会发生。使用双线性插值(或任何其他方法)对tf.image**，进行调整，与*相比，PIL的结果不同，以至于模型的分类取决于我所使用<
浏览 0提问于2019-02-02得票数 15
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SVM与Keras模型性能比较
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我在数据集上同时应用了SVM和CNN (使用Keras)。现在，我想比较两种型号的性能。Keras model.evaluate function预测给定输入的输出，然后计算度量函数(度量是用于判断模型性能的函数)，基于the model.compile and的on y_true and显然，支持向量机的精度计算与Keras的model.evaluate不同。
对于我的<
浏览 0提问于2020-05-01得票数 0
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与非常相似，但我想知道我的预培训模型，它的输入大小为(128, 128, 3)图像，保持它的权重，并将其用于不同输入大小的图像的predict。当我试图输入任意大小的图像时，我得到了这样的结果： File "arg_test.py", line 127, in <module1,
浏览 2提问于2018-10-03得票数 1
我很难导出一个定制的VGG(不完全是来自Keras的那个)，它是用Keras训练的，所以它可以用于。我正在用Keras装载我的模型。所以，我必须用我在google的一个例子中找到的一些代码来解码它，用于预测任务。channels = 3width = 96
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浏览 1提问于2018-07-06得票数 0
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我想加载一个预先训练的模型，并开始测试图像。这是我认为能起作用的代码：from keras.preprocessing importimagefrom keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D
from kerasbas
浏览 0提问于2019-06-09得票数 2
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Keras将numpy数组作为训练数据的输入，但是可以创建可以采用不同输入大小的模型。我想知道是否有一种方法可以将各种维度的图像合并到模型的训练数据中。
浏览 0提问于2017-02-21得票数 3
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我似乎想不出如何在Keras中正确地“切片”数组/张量。我正在写我自己的损失函数，我想加入一个季节性的影响。这里的简单想法是将值与一段时间前的值进行比较。在numpy中，我会写这样的东西(每天一段时间)：但是，如果我想在Keras环境中这样做的话：我总是得到一个形状错配
浏览 0提问于2019-07-22得票数 1
我正在测试一些著名的计算机视觉模型: UNet，FC-DenseNet103，我用224x224随机裁剪的补丁来训练它们，并在验证集上做同样的事情。它在不同的图像大小上运行相同的操作，并且不会给出错误。它实际上提供了一个很好的输出，但输出的质量取决于图像大小...现在，我已经很长时间没有使用神经网络了，但当我使用tensorflow时，我记得我必
浏览 0提问于2021-01-28得票数 1
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