Questions marquées «keras»

Keras est une bibliothèque de réseaux neuronaux fournissant une API de haut niveau en Python et R. Utilisez cette balise pour les questions relatives à l'utilisation de cette API. Veuillez également inclure la balise pour le langage / backend ([python], [r], [tensorflow], [theano], [cntk]) que vous utilisez. Si vous utilisez les keras intégrés de tensorflow, utilisez la balise [tf.keras].

5
Quelle est l'utilité de verbose dans Keras lors de la validation du modèle?
J'utilise le modèle LSTM pour la première fois. Voici mon modèle: opt = Adam(0.002) inp = Input(...) print(inp) x = Embedding(....)(inp) x = LSTM(...)(x) x = BatchNormalization()(x) pred = Dense(5,activation='softmax')(x) model = Model(inp,pred) model.compile(....) idx = np.random.permutation(X_train.shape[0]) model.fit(X_train[idx], y_train[idx], nb_epoch=1, batch_size=128, verbose=1) Quelle est l'utilité de verbeux lors de l'entraînement …
5
Keras, comment prédire après avoir formé un modèle?
Je joue avec le jeu de données de l'exemple de reuters et il fonctionne bien (mon modèle est entraîné). J'ai lu comment enregistrer un modèle afin de pouvoir le charger plus tard pour le réutiliser. Mais comment utiliser ce modèle enregistré pour prédire un nouveau texte? Dois-je utiliser models.predict()? Dois-je …
4
AVERTISSEMENT: tensorflow: les modes sample_weight ont été contraints de… à ['…']
Formation d'un classificateur d'images en utilisant .fit_generator()ou .fit()et en passant un dictionnaire à class_weight=comme argument. Je n'ai jamais eu d'erreurs dans TF1.x mais en 2.1 j'obtiens la sortie suivante lors du démarrage de la formation: WARNING:tensorflow:sample_weight modes were coerced from ... to ['...'] Que signifie contraindre quelque chose de ...à …
2
Pourquoi le modèle des kéros prévoit-il un ralentissement après la compilation?
En théorie, la prédiction devrait être constante car les poids ont une taille fixe. Comment récupérer ma vitesse après la compilation (sans avoir besoin de supprimer l'optimiseur)? Voir l'expérience associée: https://nbviewer.jupyter.org/github/off99555/TensorFlowExperiments/blob/master/test-prediction-speed-after-compile.ipynb?flush_cache=true
2
Temps de prédiction Keras incohérent
J'ai essayé d'obtenir une estimation du temps de prédiction de mon modèle de kéros et j'ai réalisé quelque chose d'étrange. En plus d'être assez rapide normalement, le modèle a besoin de temps en temps pour établir une prédiction. Et non seulement cela, ces temps augmentent également plus le modèle fonctionne. …
2
Maximiser le MSE d'un modèle de keras
J'ai des réseaux contradictoires génératifs, où le discriminateur est minimisé avec le MSE et le générateur devrait être maximisé. Parce que les deux sont des adversaires qui poursuivent le but opposé. generator = Sequential() generator.add(Dense(units=50, activation='sigmoid', input_shape=(15,))) generator.add(Dense(units=1, activation='sigmoid')) generator.compile(loss='mse', optimizer='adam') generator.train_on_batch(x_data, y_data) Que dois-je adapter pour obtenir un modèle …
1
Argument de mot-clé inattendu «déchiré» dans Keras
Essayer d'exécuter un modèle de keras formé avec le code python suivant: from keras.preprocessing.image import img_to_array from keras.models import load_model from imutils.video import VideoStream from threading import Thread import numpy as np import imutils import time import cv2 import os MODEL_PATH = "/home/pi/Documents/converted_keras/keras_model.h5" print("[info] loading model..") model = load_model(MODEL_PATH) print("[info] …
1
TypeError: len n'est pas bien défini pour les tenseurs symboliques. (activation_3 / Identité: 0) Veuillez appeler `x.shape` plutôt que` len (x) `pour des informations sur la forme
J'essaie d'implémenter un modèle DQL sur un jeu de gym openAI. Mais cela me donne l'erreur suivante. TypeError: len n'est pas bien défini pour les tenseurs symboliques. (activation_3 / Identité: 0) Veuillez appeler x.shapeplutôt que len(x) pour obtenir des informations sur la forme. Créer un environnement de gym: ENV_NAME = …
1
Enregistrer le modèle toutes les 10 époques tensorflow.keras v2
J'utilise des keras définis comme sous-module dans tensorflow v2. J'entraîne mon modèle en utilisant la fit_generator()méthode. Je veux enregistrer mon modèle toutes les 10 époques. Comment puis-je atteindre cet objectif? En Keras (pas en tant que sous-module de tf), je peux donner ModelCheckpoint(model_savepath,period=10). Mais dans tf v2, ils ont changé …
4
tf.data.Dataset: L'argument `batch_size` ne doit pas être spécifié pour le type d'entrée donné
J'utilise Talos et Google colab TPU pour exécuter le réglage hyperparamétrique d'un modèle Keras . Notez que j'utilise Tensorflow 1.15.0 et Keras 2.2.4-tf. import os import tensorflow as tf import talos as ta from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense from tensorflow.keras.optimizers import Adam from sklearn.model_selection import train_test_split def …
2
Comment sortir la deuxième couche d'un réseau?
Mon modèle est formé aux images numériques ( MNIST dataset). J'essaie d'imprimer la sortie de la deuxième couche de mon réseau - un tableau de 128 chiffres. Après avoir lu beaucoup d'exemples - par exemple ce , et cela , ou cela . Je n'ai pas réussi à le faire …
6
Keras qui ne prend pas en charge TensorFlow 2.0. Nous vous recommandons d'utiliser `tf.keras`, ou bien de rétrograder vers TensorFlow 1.14
Je rencontre une erreur concernant (Keras qui ne prend pas en charge TensorFlow 2.0. Nous vous recommandons d'utiliser tf.kerasou de rétrograder vers TensorFlow 1.14.) Toutes les recommandations. Merci import keras #For building the Neural Network layer by layer from keras.models import Sequential #To randomly initialize the weights to small numbers …
En utilisant notre site, vous reconnaissez avoir lu et compris notre politique liée aux cookies et notre politique de confidentialité.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.