我需要将输入数据输入到模型中，使相同长度的句子在同一批中(LSTM中的可变输入长度)。我的问题是，当我们使用fit_generator时，我们需要指定steps_per_epoch , validation_steps，但在我的例子中，我不能通过简单的num_train_steps =我在steps_per_epoch在sentence_generator，但我不知道如何把它传递给fit_generator。
有没有办法在sentence_generator中返回每一批的长度？这就是fit_gen
浏览 1提问于2019-08-10得票数 0
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由于数据量很大，我使用带有自定义生成器的fit_generator来训练LSTM模型。 我以前没有在fit_generator中使用过LSTM，所以我不知道我的代码是否正确。= batches*filesCount
model.add(Dense(optimizer='adadelta',metrics=['acc'])
model.fit
浏览 19提问于2019-08-29得票数 0
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使用LSTM的时序生成器
、、、、
尝试为LSTM创建一个生成器，但在执行.fit_generator()时遇到错误，在我运行它之后，错误是当数据在生成器中时，我真的不确定如何对其进行整形。generator=TimeseriesGenerator(train_temp,train_temp,length=5,batch_size=1)
model
浏览 3提问于2020-07-23得票数 0
因此，我尝试使用Keras的和一个自定义数据生成器来输入一个LSTM网络。网络：input1 = Input(shape=(WINDOW_LENGTH, data_dim))hidden = Dense函数对其进行培训： steps_per_epoch=32,问题所在
现在的问题是，在我的非玩具情况下，我想在将数据输入<em
浏览 0提问于2018-05-14得票数 8
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Error: TypeError: fit_generator() got multiple values for argument 'steps_per_epoch'NN.fit_generator( steps_per_epoch=(train_samples
浏览 0提问于2018-05-04得票数 0
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我尝试了“fit”和“fit_generator”函数。我不明白为什么在表现上有很大的差异，可能是我做错了什么。这是我第一次编写batch_generator代码。-埃塔: 4:31 -损失: 2.2072 - acc: 0.4375样本- 37/7632 .-埃塔: 42:25 -损失: 2.1845 - acc: 0.3676
如您所见，对于相同的数据集而言，ETA太高，不能用于fit_generator。fit_ge
浏览 0提问于2019-06-14得票数 0
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我是Python 3.5的新手。我试图编写一个简单的自动编码器，它将训练60幅苹果图像的数据集，并试图重建在根目录中给出的图像。我使用了下列密码：from keras.models import Modelfrom PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt
image = Image.open('C:
浏览 0提问于2018-10-12得票数 5
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我试着学习在线教程(、等)，但是当使用keras TimeseriesGenerator来拟合LSTM模型时，我无法正确地获得输入维度。length=look_back, batch_size=8)from keras.models import Sequentialmodel.add(LSTM(units=100, activation='relu', input_shape=(lo
浏览 1提问于2019-08-24得票数 1
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in run_cross_validation_create_models TypeError: fit_generator
浏览 6提问于2017-03-16得票数 3
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: hist = model.fit_generator([data_x, data_micro[0], data_micro[1], data_micro[2]], data_y, steps_per_epochmodel.compile(loss='categorical_crossentropy&#x
浏览 84提问于2021-03-15得票数 0
(LSTM(30,return_sequences=True, activation='tanh'))lstm_2 (LSTM) (50, 10, 30) 9720
_________________________________________________________
浏览 15提问于2019-04-21得票数 0
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model = Model([input_1, input_2, y_input], output_1)
#Compile and fit_generator
浏览 0提问于2018-11-23得票数 3
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model.fit_generator(datagen.flow(X_train,y_train,batch_size=32),epochs=10,steps_per_epoch=5000,validation_data=(X_test,y_test))案例1:不使用ImageAugumentation时
cas2 2:使用ImageAugumentation时(Coz编号图像会增加，以及如何将其包含在steps_per_epoch中)
浏览 6提问于2017-12-16得票数 3
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=optimizers.Adam(lr=lr), metrics=['accuracy'])
entrenamiento_generador,
steps_per_epoch确保您的数据集或生成器至少可以生成steps_per_epoch * epochs批处理(在本例中为20000批处理)。在构建数据集时，可能需要使用repeat()函数。
浏览 18提问于2020-10-22得票数 0
每当我使用fit_generator()时，我都会收到以下警告：
/Users/username/anaconda/envs/tensorflow/lib/python3.6/site-packagessteps_per_epoch是每个时期从生成器中提取的批数。基本上，steps_per_epoch =samples_per_epoch/批大小。Users/username/anaconda/envs/ten
浏览 3提问于2017-09-20得票数 6
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epochs=epochs,
validation_data=val_generator) fit_generator
浏览 78提问于2020-04-17得票数 0
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我想使用Keras中的functional来训练有状态的 LSTM网络。 yield (x,y)model.fit_generator(training_data(),
steps_per_epoch记住: LSTM层有 stateful = True。
浏览 0提问于2018-01-22得票数 3
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Keras CNN分类器
、、、
(lr=.0001), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
File "", line 191, in <module>
浏览 3提问于2019-11-11得票数 0
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此外，fit_generator API取代了fit。当我运行train_gen函数时，我得到以下错误： train_gen() model.fit_generator(data_generator.mock_generator(batch_size=32, num_classes=16), steps_per_epoch<
浏览 0提问于2018-10-09得票数 1
BATCH_SIZE = 15IMG_WIDTH = 150history = model.fit_generator( steps_per_epochTypeError: fit_generator() got multiple
浏览 1提问于2020-05-27得票数 0
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