Tag: keras

cosa significa reset in Tensorflow 2 dataset?

sto seguendo la documentazione di TensorFlow 2 Keras. il mio modello si presenta così: train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((np.array([_my_cus_func(i) for i in X_train]), y_train)) train_dataset = train_dataset.map(lambda vals,lab: _process_tensors(vals,lab), num_parallel_calls=4) train_dataset = train_dataset.shuffle(buffer_size=10000) train_dataset = train_dataset.batch(64,drop_remainder=True) train_dataset = train_dataset.prefetch(1) model=get_compiled_model()…

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utilizzando fit _ generator con più ingressi dà errore allo strato denso di uscita

nel mio caso sto usando un insieme delle caratteristiche sequenziali ed anche delle caratteristiche non sequenziali per addestrare il modello. segue l’architettura del mio modello Sequential features -> LSTM -> Dense(1) —>> \ \ — Dense -> Dense…

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come utilizzare la metrica con tre ingressi (GAP metrico) in Keras durante la formazione?

questo è il codice metrico GAP da Kaggle def GAP(pred, conf, true): x = pd.DataFrame({‘pred’: pred, ‘conf’: conf, ‘true’: true}) x.sort_values(‘conf’, ascending=False, inplace=True, na_position=’last’) x[‘correct’] = (x.true == x.pred).astype(int) x[‘prec_k’] = x.correct.cumsum() / (np.arange(len(x)) + 1) x[‘term’] =…

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tf.keras.layers.Conv2D () non funziona con il backend di Keras impostato a float16

sto cercando di formare una CNN in Google Colab (anche provato con Tesla V100), con keras backend impostato a float16. tf.keras.backend.set_floatx('float16') ma genera un errore durante la compilazione del modello con Conv2D. model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(16,(3,3), activation=’relu’, input_shape=(300,300,3)),…

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come prevedere dati diversi tramite rete neurale, che è addestrato sui dati con 36×60 dimensioni?

stavo addestrando una rete neurale con le immagini di un occhio che sono a forma 36×60. quindi posso solo prevedere il risultato usando un’immagine 36×60? ma nella mia applicazione ho un flusso video, questo flusso è diviso in…

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in Keras, c’è documentazione che descrive il nome stringa alla mappatura di classe per inizializzatori, ottimizzatori, ecc?

c’è una documentazione che descrive quali nomi di stringa mappa per quali oggetti in Keras? per esempio, di seguito creo uno strato di incorporamento da tf.keras.layers e posso usare ‘uniform’ per mappare la classe tf.keras.initializers.RandomUniform. tf.keras.layers.Embedding(1000, 64, embeddings_initializer='uniform')…

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comportamento estremamente strano della mia funzione di perdita scritta in keras (sempre output valori simili)

sto implementando un algoritmo di apprendimento profondo basato sulla CNN per fornire la classifica continua di un insieme di immagini. il mio piano è quello di alimentare la rete con lotti di immagini che è già classificato nell’ordine…

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come posso risolvere il mio calcolo della perdita di dadi durante il processo di formazione di una convolutional rete neurale implementato in Keras?

sto implementando il mio codice usando i keras per fare la segmentazione semantica. le mie immagini di test ha forma (10, 512, 512, 5), dove 10 è il numero di immagini, 512 è la loro dimensione e 5…

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l’attributo Trainable _ variables del layer personalizzato in Keras restituisce l’elenco vuoto

ho cercato di costruire il mio livello personalizzato in tensorflow/keras che impone il livello di essere simmetrico e quello che ho finito con è il seguente: import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework.ops import enable_eager_execution enable_eager_execution() class MyDenseLayer(tf.keras.layers.Layer): def…

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utilizzare la rete neurale per imparare la distribuzione dei valori per la classificazione

utilizzare la rete neurale per imparare la distribuzione dei valori per la classificazione l’obiettivo è quello di classificare gli input 1-D utilizzando una rete neurale. ci sono due classi che dovrebbero essere classificate, A e B. ogni input,…

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