我正在试用下面的keras文档页面https://keras.io/applications/中的示例keras代码 在下面的代码中，keras模块的preprocess_input(x)函数是做什么的为什么我们必须在它被传递给preprocess_input()方法之前执行expand_dims(x, axis=0)？from ke
浏览 806提问于2017-11-29得票数 51
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我的实现是用Keras实现的。我的预测都是错误的，我需要稍微提高一点，看看问题出在哪里。实际上，很难找到一个使用Keras online自上而下使用的inception-v3的例子。大多数都是关于迁移学习的教程。这是我的代码。import keras as kfrom
浏览 13提问于2017-07-09得票数 0
在Keras中对数据进行预处理的正确方法是什么，同时针对我们自己的数据在keras.applications中微调预先训练的模型？Keras提供了以下preprocess_input函数
从内部看，对于inception_v3、xception和inception_resnet_v2，它调用了带有mode='tf'的。而对于其他模型，它设置了mode='caff
浏览 8提问于2018-02-08得票数 16
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from imagenet_utils import preprocess_input, decode_predictionsfrom keras.layers import merge, Inputfrom keras.utils importimport load_model
我使用Spyder在我的pc上运行vgg
浏览 5提问于2018-01-09得票数 4
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preprocess_input。虽然keras-blog ()使用这种方法.....。Keras文档()使用这种方法：ImageDataGenerator(preprocessing_function我认为使用我想要训练的各个模型的相应
浏览 3提问于2019-02-15得票数 8
出于测试目的，我尝试使用预先训练好的vgg-19模型对实时对象进行分类，我还在代码中启用了多线程。当我运行下面的代码时，我检索到了错误。我无法弄清楚，我尝试了不同的解决方案，但我无法解决它。from keras.applications.vgg19 import decode_predictions label = ''
frame =
浏览 91提问于2020-10-29得票数 0
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不幸的是，我在对MobileNet、v1和v2这两个预先训练的模型进行推理时，产生了主观上的不良结果：我有一个本地副本的这些网络对应的图像大小通过与其他模型(VGG16、
浏览 0提问于2019-10-10得票数 1
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from classification_models.resnet import ResNet18, preprocess_input----> 1 from classification_models.resnet import ResNet18, preprocess_input'imagenet')
ModuleNotFoundError:
浏览 6提问于2022-04-12得票数 0
我在预测基于ImageNet数据库的新图像时遇到了问题，在这个数据库中，物体被放置在不同的背景上。标签的排序从0到999 (按地图划分)，顺序与原始数据集相同。model = keras.applications.densenet.DenseNet201(weights='imagenet', classes=1000)
labels = [str
浏览 0提问于2019-09-10得票数 0
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在这种方法中，我无法理解如何使用In 16从from keras.applications.vgg16 import preprocess_input导入的ImageDataGenerator中的ImageDataGenerator方法。keras.applications.vgg16 import preprocess_input
from keras.preprocessing.image im
浏览 0提问于2018-03-28得票数 1
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在通过网络传播图像之前，我正在尝试应用从Keras中的resnet50模块导入的预处理。由于在生成器对象中应用它时出现了错误，所以我将其作为lambda层添加到网络中。但是，由于模型比我以前训练过的模型更糟糕，当我分别对每幅图像进行预处理时，我比较了这两种方法的结果，它们看起来非常不同，尽管我看不出应用的操作有什么不同。import keras
from keras.preproc
浏览 0提问于2018-05-26得票数 2
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我的目标：加载我的预训练模型并预测单个图像的概率。
Test_datagen = ImageDataGenerator(preprocessing_function=preprocess_input，model.predict()总
浏览 1提问于2019-05-31得票数 0
模式：model.add(Dense(len(classes), activation="softmax"))
我给load_model打了"custom_objects“的电话from keras.models import l
浏览 0提问于2018-03-30得票数 1
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我正试图在谷歌的笔记本电脑上用keras/tensorflow来转移学习/瓶颈。我的问题是，准确率不超过6% (卡格尔的狗品种挑战，120个等级，datagen.flow_from_directory生成的数据)我得到一个val_acc = 0.0592
当我在最后一层使用ResNet50时，我得到82%的分数有
浏览 0提问于2018-05-09得票数 1
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我只是试着用预先训练过的vgg16在Keras中做这样的预测。from scipy import ndimagefrom keras.applications.vgg16 import我把它评论掉了，它开始做出很好的预测。我还添加了preprocess_input(.)但这似乎并不影响对我所做的少数随机试验的预测。在“使用预先训练网络<em
浏览 0提问于2018-02-24得票数 6
您可以通过以下方式重现我的错误。/_impl/keras/engine/training.py", line 1598, in fit_generator File"/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/python/keras/_impl/ke
浏览 1提问于2018-05-01得票数 2
可能是由我当前用于TensorFlow的版本引起的。import refrom keras.applications.imagenet_utils import preprocess_input, decode_predictions
f
浏览 3提问于2019-10-02得票数 1
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我正在尝试理解当使用由keras.application提供的带有tensorflow compat.v1模块的基础网络之一时，需要什么样的图像预处理 特别是，我对转换范围为-1,1或类似范围内的每个像素通道值的函数感兴趣我深入研究了代码，似乎Tensorflow依赖于Keras，另一方面，它应该有3个不同的功能:一个用于tf，一个用于caffe，最后一个用于torch，这意味着每个基础网络都没有特定的功能 到目前为止，我刚刚重新实现
浏览 20提问于2020-04-06得票数 0
line 6, in <module> from keras.applications.resnet50 import ResNet50, preprocess_input ModuleNotFoundError: No module named 'keras.applications.resnet50' `import pickle
from keras.applications.resnet50import ResNet50, prepr
浏览 23提问于2022-11-03得票数 0
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