急急急!使用keras训练BiLSTM时,经过几个epoch后,loss增大,acc降低是什么原因? 5C

急急急!使用keras训练BiLSTM时,经过几个epoch后,loss增大,acc降低是什么原因?

1个回答

模型的问题,出现了梯度消失。换不同的激活函数或者修改模型看看

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1、在训练神经网络的过程中遇到了训练完一个epoch之后无法继续训练的问题,具体问题截图如下 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/202002/08/1581151633_972155.png) 数据生成的代码如下 ``` def GET_DATASET_SHUFFLE(train_x, train_y, batch_size): #random.shuffle(X_samples) batch_num = int(len(train_x) / batch_size) max_len = batch_num * batch_size X_samples = np.array(train_x[0:max_len]) Y_samples = np.array(train_y[0:max_len]) X_batches = np.split(X_samples, batch_num) Y_batches = np.split(Y_samples, batch_num) for i in range(batch_num): x = np.array(list(map(load_image, X_batches[i]))) y = np.array(list(map(load_label, Y_batches[i]))) yield x, y ``` 想要向各位大神请教一下,刚刚接触这个不是太懂

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最近在用pycharm运行keras方面的代码时,会出现进度条多行打印问题,不知道是什么原因,但是我把代码放在Spyder上运行时,进度条是正常单行更新的,代码是深度学习的一个例程。在百度上也没搜到好的解决方法,恳请大家能帮忙解决这个问题, ``` from keras import layers,models from keras.datasets import mnist from keras.utils import to_categorical (train_images,train_labels),(test_images,test_labels) = mnist.load_data() train_images = train_images.reshape((60000,28,28,1)) train_images = train_images.astype('float32')/255 test_images = test_images.reshape((10000,28,28,1)) test_images = test_images.astype('float32')/255 train_labels = to_categorical(train_labels) test_labels = to_categorical(test_labels) model = models.Sequential() model.add(layers.Conv2D(32,(3,3),activation='relu',input_shape=(28,28,1))) model.add(layers.MaxPool2D(2,2)) model.add(layers.Conv2D(64,(3,3),activation='relu')) model.add(layers.MaxPool2D(2,2)) model.add(layers.Conv2D(64,(3,3),activation='relu')) model.add(layers.Flatten()) model.add(layers.Dense(64,activation='relu')) model.add(layers.Dense(10,activation='softmax')) model.summary() model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(train_images,train_labels,epochs=6,batch_size=64) #test_loss,test_acc = model.evaluate(test_images,test_labels) # print(test_loss,test_acc) ``` ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201910/07/1570448232_727191.png)

我的keras的model.fit写在一个loop里,callback每一个epoch会生成一个events文件,如何处理这种问题?

if resume: # creates a generic neural network architecture model = Sequential() # hidden layer takes a pre-processed frame as input, and has 200 units model.add(Dense(units=200,input_dim=80*80, activation='relu', kernel_initializer='glorot_uniform')) # output layer model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid', kernel_initializer='RandomNormal')) # compile the model using traditional Machine Learning losses and optimizers model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) #print model model.summary() if os.path.isfile('Basic_Rl_weights.h5'): #load pre-trained model weight print("loading previous weights") model.load_weights('Basic_Rl_weights.h5') else : # creates a generic neural network architecture model = Sequential() # hidden layer takes a pre-processed frame as input, and has 200 units model.add(Dense(units=200,input_dim=80*80, activation='relu', kernel_initializer='glorot_uniform')) # output layer model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid', kernel_initializer='RandomNormal')) # compile the model using traditional Machine Learning losses and optimizers model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) #print model model.summary() #save model # model.save_weights('my_model_weights.h5') log_dir = './log' + datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M%S") + "/" callbacks = callbacks.TensorBoard(log_dir=log_dir, histogram_freq=0, write_graph=True, write_images=True) # gym initialization env = gym.make("Pong-v0") observation = env.reset() prev_x = None # used in computing the difference frame running_reward = None # initialization of variables used in the main loop x_train, y_train, rewards = [],[],[] reward_sum = 0 episode_number = 0 # main loop while True: if render : env.render() # preprocess the observation, set input as difference between images cur_x = prepro(observation) # i=np.expand_dims(cur_x,axis=0) # print(i.shape) # print(cur_x.shape) if prev_x is not None : x = cur_x - prev_x else: x = np.zeros(Input_dim) # print(x.shape) # print(np.expand_dims(cur_x,axis=0).shape) prev_x = cur_x # forward the policy network and sample action according to the proba distribution # two ways to calculate returned probability # print(x.shape) prob = model.predict(np.expand_dims(x, axis=1).T) # aprob = model.predict(np.expand_dims(x, axis=1).T) if np.random.uniform() < prob: action = action_up else : action = action_down # 0 and 1 labels( a fake label in order to achive back propagation algorithm) if action == 2: y = 1 else: y = 0 # log the input and label to train later x_train.append(x) y_train.append(y) # do one step in our environment observation, reward, done, info = env.step(action) rewards.append(reward) reward_sum += reward # end of an episode if done: print('At the end of episode', episode_number, 'the total reward was :', reward_sum) # increment episode number episode_number += 1 # training # history = LossHistory() model.fit(x=np.vstack(x_train), y=np.vstack(y_train), verbose=1, sample_weight=discount_rewards(rewards), callbacks=[callbacks]) if episode_number % 100 == 0: model.save_weights('Basic_Rl_weights' + datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M%S") + '.h5') # Log the reward running_reward = reward_sum if running_reward is None else running_reward * 0.99 + reward_sum * 0.01 # if episode_number % 10 == 0: tflog('running_reward', running_reward, custom_dir=log_dir) # Reinitialization x_train, y_train, rewards = [],[],[] observation = env.reset() reward_sum = 0 prev_x = None ``` ```

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keras 训练网络时出现ValueError

rt 使用keras中的model.fit函数进行训练时出现错误:ValueError: None values not supported. 错误信息如下: ``` File "C:/Users/Desktop/MNISTpractice/mnist.py", line 93, in <module> model.fit(x_train,y_train, epochs=2, callbacks=callback_list,validation_data=(x_val,y_val)) File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1575, in fit self._make_train_function() File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 960, in _make_train_function loss=self.total_loss) File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\keras\legacy\interfaces.py", line 87, in wrapper return func(*args, **kwargs) File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\keras\optimizers.py", line 432, in get_updates m_t = (self.beta_1 * m) + (1. - self.beta_1) * g File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\ops\math_ops.py", line 820, in binary_op_wrapper y = ops.convert_to_tensor(y, dtype=x.dtype.base_dtype, name="y") File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\ops.py", line 639, in convert_to_tensor as_ref=False) File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\ops.py", line 704, in internal_convert_to_tensor ret = conversion_func(value, dtype=dtype, name=name, as_ref=as_ref) File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\constant_op.py", line 113, in _constant_tensor_conversion_function return constant(v, dtype=dtype, name=name) File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\constant_op.py", line 102, in constant tensor_util.make_tensor_proto(value, dtype=dtype, shape=shape, verify_shape=verify_shape)) File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\tensor_util.py", line 360, in make_tensor_proto raise ValueError("None values not supported.") ValueError: None values not supported. ```

keras薛定谔的训练结果问题

刚刚开始学习keras,今天在测试非线性函数拟合的时候发现即便用了‘relu’激活函数还是没有办法很好的拟合结果,这已经困扰我很久了,而且更奇怪的是有一句看起来和结果毫无关系的语句居然会直接改变结果的分布 就是这一句: ``` print(y_pred) ``` 没有加的时候的结果: ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/202004/24/1587719740_46631.jpg) 加了之后的结果: ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/202004/24/1587719761_631438.jpg) 或者 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/202004/24/1587719776_946600.jpg) 代码如下: ``` import keras import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #按顺序构成的模型 from keras.models import Sequential #全连接层 from keras.layers import Dense,Activation from keras.optimizers import SGD #使用numpy生成随机数据 x_data = np.linspace(-0.5,0.5,200) noise = np.random.normal(0,0.02,x_data.shape) y_data = np.square(x_data) + noise #显示随机点 plt.scatter(x_data,y_data) plt.show() # 构建一个顺序模型 model = Sequential() # 在模型中添加一个全连接层 model.add(Dense(units=10,input_dim=1,activation='relu')) # model.add(Activation("relu"))不行? #model.add(Activation("relu")) model.add(Dense(units=1,activation='relu')) # model.add(Activation("relu"))不行 #model.add(Activation("relu")) # 定义优化算法 sgd = SGD(lr=0.3) model.compile(optimizer=sgd,loss="mse") for step in range(3000): cost = model.train_on_batch(x_data,y_data) if step%500==0: print("cost: ",cost) W,b = model.layers[0].get_weights() print("W: ",W,"b: ",b) # x_data输入网络中,得到预测值 y_pred = model.predict(x_data) # 加不加这一句会对结果造成直接影响 print(y_pred) plt.scatter(x_data,y_pred) plt.plot(x_data,y_pred,"r-",lw=3) plt.show() ```

keras多GPU训练,其中一块无法调用

已经按multi_gpu_model进行了设置 但是运行的时候还是只能调用一个GPU,另一张计算卡完全没用,是什么原因呢? ``` from keras.utils import multi_gpu_model ... model = build_model() optimizer = keras.optimizers.Adadelta(lr=1.0, rho=0.95, epsilon=1e-06) model_parallel=multi_gpu_model(model,2) model_parallel.compile(loss='mse', optimizer=optimizer, metrics=['mae']) ... history = model_parallel.fit(train_data, y_train, epochs=EPOCHS, validation_split=0.2, verbose=1,callbacks=[PrintDot()]) ``` ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201911/15/1573813427_19477.jpg) ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201911/15/1573813436_730710.jpg)

keras实现人脸识别,训练失败……请教大神指点迷津!!!

![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201904/26/1556209614_615215.jpg) 各位大神,如图所示,在训练过程中,第二轮开始出现问题,这是什么原因呢? 代码如下: ------------------------------------------------- ``` import random import keras import numpy as np import cv2 from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten from keras.layers import Convolution2D, MaxPooling2D from keras.optimizers import SGD from keras.utils import np_utils from keras.models import load_model from keras import backend as K from source_data import load_dataset,resize_img #定义数据集格式 class Dataset: def __init__(self, path_name): #训练数据集 self.train_images = None self.train_labels = None #测试集 self.valid_images = None self.valid_labels = None #样本数据 self.test_images = None self.test_labels = None #load路径 self.path_name = path_name #维度顺序 self.input_shape = None #加载数据集并按照交叉验证的原则划分数据集,完成数据预处理 def load(self,img_rows=64, img_cols=64,img_channels = 3,nb_classes = 2): #加载数据集到内存 images,labels=load_dataset(self.path_name)#函数调用 train_images, valid_images, train_labels, valid_labels= train_test_split(images, labels, test_size = 0.3, random_state = random.randint(0, 100)) _, test_images, _, test_labels = train_test_split(images, labels, test_size = 0.5, random_state = random.randint(0, 100)) #根据backend类型确定输入图片数据时的顺序为:channels,rows,cols,否则:rows,cols,channels #这部分代码就是根据keras库要求的维度顺序重组训练数据集 train_images = train_images.reshape(train_images.shape[0], img_rows, img_cols, img_channels) valid_images = valid_images.reshape(valid_images.shape[0], img_rows, img_cols, img_channels) test_images = test_images.reshape(test_images.shape[0], img_rows, img_cols, img_channels) self.input_shape = (img_rows, img_cols, img_channels) #输出训练集、验证集、测试集的数量 print(train_images.shape[0], 'train samples') print(valid_images.shape[0], 'valid samples') print(test_images.shape[0], 'test samples') #我们的模型使用categorical_crossentropy作为损失函数,因此需要根据类别数量nb_classes将 #类别标签进行one-hot编码使其向量化,在这里我们的类别只有两种,经过转化后标签数据变为二维 train_labels = np_utils.to_categorical(train_labels, nb_classes) valid_labels = np_utils.to_categorical(valid_labels, nb_classes) test_labels = np_utils.to_categorical(test_labels, nb_classes) #像素数据浮点化以便归一化 train_images = train_images.astype('float32') valid_images = valid_images.astype('float32') test_images = test_images.astype('float32') #将其归一化,图像的各像素值归一化到0—1区间 train_images /= 255 valid_images /= 255 test_images /= 255 self.train_images = train_images self.valid_images = valid_images self.test_images = test_images self.train_labels = train_labels self.valid_labels = valid_labels self.test_labels = test_labels class Model: def __init__(self): self.model = None #建立keras模型 def build_model(self, dataset, nb_classes = 2): #构建一个空的网络模型,序贯模型或线性堆叠模型,添加各个layer self.model = Sequential() #以下代码将顺序添加CNN网络需要的各层,一个add就是一个网络层 self.model.add(Convolution2D(32, 3, 3, border_mode='same', input_shape = dataset.input_shape)) #1 2维卷积层 self.model.add(Activation('relu')) #2 激活函数层 self.model.add(Convolution2D(32, 3, 3)) #3 2维卷积层 self.model.add(Activation('relu')) #4 激活函数层 self.model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) #5 池化层 self.model.add(Dropout(0.25)) #6 Dropout层 self.model.add(Convolution2D(64, 3, 3, border_mode='same')) #7 2维卷积层 self.model.add(Activation('relu')) #8 激活函数层 self.model.add(Convolution2D(64, 3, 3)) #9 2维卷积层 self.model.add(Activation('relu')) #10 激活函数层 self.model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) #11 池化层 self.model.add(Dropout(0.25)) #12 Dropout层 self.model.add(Flatten()) #13 Flatten层 self.model.add(Dense(512)) #14 Dense层,又被称作全连接层 self.model.add(Activation('relu')) #15 激活函数层 self.model.add(Dropout(0.5)) #16 Dropout层 self.model.add(Dense(nb_classes)) #17 Dense层 self.model.add(Activation('softmax')) #18 分类层,输出最终结果 #Prints a string summary of the network self.model.summary() #训练模型 def train(self, dataset, batch_size = 20, nb_epoch = 10, data_augmentation = True): sgd = SGD(lr = 0.01, decay = 1e-6, momentum = 0.9, nesterov = True) #采用随机梯度下降优化器进行训练,首先生成一个优化器对象 self.model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd,metrics=['accuracy']) #完成实际的模型配置 #不使用数据提升,所谓的提升就是从我们提供的训练数据中利用旋转、翻转、加噪声等方法提升训练数据规模,增加模型训练量 if not data_augmentation: self.model.fit(dataset.train_images, dataset.train_labels, batch_size = batch_size, epochs = nb_epoch, validation_data = (dataset.valid_images, dataset.valid_labels), shuffle = True) #使用实时数据提升 else: #定义数据生成器用于数据提升,其返回一个生成器对象datagen,datagen每被调用一 #次其生成一组数据(顺序生成),节省内存,其实就是python的数据生成器 datagen = ImageDataGenerator( featurewise_center = False, #是否使输入数据去中心化(均值为0), samplewise_center = False, #是否使输入数据的每个样本均值为0 featurewise_std_normalization = False, #是否数据标准化(输入数据除以数据集的标准差) samplewise_std_normalization = False, #是否将每个样本数据除以自身的标准差 zca_whitening = False, #是否对输入数据施以ZCA白化 rotation_range = 20, #数据提升时图片随机转动的角度(范围为0~180) width_shift_range = 0.2, #数据提升时图片水平偏移的幅度(单位为图片宽度的占比,0~1之间的浮点数) height_shift_range = 0.2, #同上,只不过这里是垂直 horizontal_flip = True, #是否进行随机水平翻转 vertical_flip = False) #是否进行随机垂直翻转 #计算整个训练样本集的数量以用于特征值归一化等处理 datagen.fit(dataset.train_images) #利用生成器开始训练模型—0.7*N self.model.fit_generator(datagen.flow(dataset.train_images, dataset.train_labels, batch_size = batch_size), steps_per_epoch = dataset.train_images.shape[0], epochs = nb_epoch, validation_data = (dataset.valid_images, dataset.valid_labels)) if __name__ == '__main__': dataset = Dataset('e:\saving') dataset.load()#实例操作,完成实际数据加载和预处理 model = Model() model.build_model(dataset) #训练数据 model.train(dataset) ```

保存使用keras训练的TF模型,然后在Go中进行评估

<div class="post-text" itemprop="text"> <p>I'm trying to setup a classical MNIST challenge model with <code>keras</code>, then save the <code>tensorflow</code> graph and subsequently load it in <code>Go</code> and evaluate with some input. I've been following <a href="https://nilsmagnus.github.io/post/go-tensorflow/" rel="nofollow noreferrer">this article</a> which supplies full code on <a href="https://github.com/nilsmagnus/tensorflow-with-go" rel="nofollow noreferrer">github</a>. Nils is using just tensorflow to setup the comp.graph but I would like to use <code>keras</code>. I managd to save the model the same way as he does </p> <p>model:</p> <pre><code> model = Sequential() model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(28,28,1), name="inputNode")) model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Dropout(0.25)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(128, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(10, activation='softmax', name="inferNode")) </code></pre> <p>which runs ok, trains and evaluates and then saving as posted above:</p> <pre><code>builder = tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder("mnistmodel_my") # GOLANG note that we must tag our model so that we can retrieve it at inference-time builder.add_meta_graph_and_variables(sess, ["serve"]) builder.save() </code></pre> <p>Which I then try to evaluate as :</p> <pre><code>result, runErr := model.Session.Run( map[tf.Output]*tf.Tensor{ model.Graph.Operation("inputNode").Output(0): tensor, }, []tf.Output{ model.Graph.Operation("inferNode").Output(0), }, nil, ) </code></pre> <p>In Go I follow the example but when evaluating, I get:</p> <pre><code> panic: nil-Operation. If the Output was created with a Scope object, see Scope.Err() for details. goroutine 1 [running]: github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go.Output.c(0x0, 0x0, 0x0, 0x0) /Users/air/go/src/github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go/operation.go:119 +0xbb github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go.newCRunArgs(0xc42006e210, 0xc420047ef0, 0x1, 0x1, 0x0, 0x0, 0x0, 0xc4200723c8) /Users/air/go/src/github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go/session.go:307 +0x22d github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go.(*Session).Run(0xc420078060, 0xc42006e210, 0xc420047ef0, 0x1, 0x1, 0x0, 0x0, 0x0, 0x0, 0x0, ...) /Users/air/go/src/github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go/session.go:85 +0x153 main.main() /Users/air/PycharmProjects/GoTensor/custom.go:36 +0x341 exit status 2 </code></pre> <p>Since it says <code>nil-Operation</code> I think I might have incorrectly labelled the nodes. But I don't know which other nodes should I then label?</p> <p>Many thanks!!!</p> </div>

迁移学习中进行医学影像分析,训练神经网络后accuracy保持不变。。。

使用的是vgg16的finetune网络,网络权重从keras中导入的,最上层有三层的一个小训练器的权重是由训练习得的。训练集大约300个样本,验证集大约80个样本,但程序运行后,第一二个epoch之间loss、acc还有变化,之后就不再变化,而且验证集的准确度一直接近于零。。想请有关卷积神经网络和机器学习方面的大神帮忙看一下是哪里出了问题 import keras from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense,Dropout,Activation,Flatten from keras.layers import GlobalAveragePooling2D import numpy as np from keras.optimizers import RMSprop from keras.utils import np_utils import matplotlib.pyplot as plt from keras import regularizers from keras.applications.vgg16 import VGG16 from keras import optimizers from keras.layers.core import Lambda from keras import backend as K from keras.models import Model #写一个LossHistory类(回调函数),保存loss和acc,在keras下画图 class LossHistory(keras.callbacks.Callback): def on_train_begin(self, logs={}):#在每个batch的开始处(on_batch_begin):logs包含size,即当前batch的样本数 self.losses = {'batch':[], 'epoch':[]} self.accuracy = {'batch':[], 'epoch':[]} self.val_loss = {'batch':[], 'epoch':[]} self.val_acc = {'batch':[], 'epoch':[]} def on_batch_end(self, batch, logs={}): self.losses['batch'].append(logs.get('loss')) self.accuracy['batch'].append(logs.get('acc')) self.val_loss['batch'].append(logs.get('val_loss')) self.val_acc['batch'].append(logs.get('val_acc')) def on_epoch_end(self, batch, logs={}):#每迭代完一次从log中取得数据 self.losses['epoch'].append(logs.get('loss')) self.accuracy['epoch'].append(logs.get('acc')) self.val_loss['epoch'].append(logs.get('val_loss')) self.val_acc['epoch'].append(logs.get('val_acc')) def loss_plot(self, loss_type): iters = range(len(self.losses[loss_type])) #绘图的横坐标? plt.figure() #建立一个空的画布 if loss_type == 'epoch': plt.subplot(211) plt.plot(iters,self.accuracy[loss_type],'r',label='train acc') plt.plot(iters,self.val_acc[loss_type],'b',label='val acc') # val_acc用蓝色线表示 plt.grid(True) plt.xlabel(loss_type) plt.ylabel('accuracy') plt.show() plt.subplot(212) plt.plot(iters, self.losses[loss_type], 'r', label='train loss') # val_acc 用蓝色线表示 plt.plot(iters, self.val_loss[loss_type], 'b', label='val loss') # val_loss 用黑色线表示 plt.xlabel(loss_type) plt.ylabel('loss') plt.legend(loc="upper right") #把多个axs的图例放在一张图上,loc表示位置 plt.show() print(np.mean(self.val_acc[loss_type])) print(np.std(self.val_acc[loss_type])) seed = 7 np.random.seed(seed) #训练网络的几个参数 batch_size=32 num_classes=2 epochs=100 weight_decay=0.0005 learn_rate=0.0001 #读入训练、测试数据,改变大小,显示基本信息 X_train=np.load(open('/image_BRATS_240_240_3_normal.npy',mode='rb')) Y_train=np.load(open('/label_BRATS_240_240_3_normal.npy',mode='rb')) Y_train = keras.utils.to_categorical(Y_train, 2) #搭建神经网络 model_vgg16=VGG16(include_top=False,weights='imagenet',input_shape=(240,240,3),classes=2) model_vgg16.layers.pop() model=Sequential() model.add(model_vgg16) model.add(Flatten(input_shape=X_train.shape[1:])) model.add(Dense(436,activation='relu')) #return x*10的向量 model.add(Dense(2,activation='softmax')) #model(inputs=model_vgg16.input,outputs=predictions) for layer in model_vgg16.layers[:13]: layer.trainable=False model_vgg16.summary() model.compile(optimizer=RMSprop(lr=learn_rate,decay=weight_decay), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.summary() history=LossHistory() model.fit(X_train,Y_train, batch_size=batch_size,epochs=epochs, verbose=1, shuffle=True, validation_split=0.2, callbacks=[history]) #模型评估 history.loss_plot('epoch') 比如: ![实验运行结果:](https://img-ask.csdn.net/upload/201804/19/1524134477_869793.png)

怎样用keras实现从预训练模型中提取多层特征?

![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201906/19/1560958477_965287.jpg) 我想从一个预训练的卷积神经网络的不同层中提取特征,然后把这些不同层的特征拼接在一起,实现如上图一样的网络结构,我写的代码如下 ``` base_model = VGGFace(model='resnet50', include_top=False) model1 = base_model model2 = base_model input1 = Input(shape=(197,197,3)) model1_out = model1.layers[-12].output model1_in = model1.layers[0].output model1 = Model(model1_in,model1_out) x1 = model1(input1) x1 = GlobalMaxPool2D()(x1) x2 = model2(input1) x2 = GlobalMaxPool2D()(x2) out = Concatenate(axis=-1)([x1,x2]) out = Dense(1,activation='sigmoid')(out) model3 = Model([input1,input2],out) from keras.utils import plot_model plot_model(model3,"model3.png") import matplotlib.pyplot as plt img = plt.imread('model3.png') plt.imshow(img) ``` 但模型可视化显示如下,两个网络的权值并不共享。![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201906/19/1560959263_500375.png)

Mask r-cnn 无法训练的问题

在做 https://github.com/matterport/Mask_RCNN 的复现。 在复现train_shpes时,在heads层训练时,卡在了Epoch 1/1。我观察下gpu和cpu,都没有工作 我在停止代码运行时发现停在了 File "<ipython-input-2-72119e4591c8>", line 1, in <module> runfile('D:/py/Mask_RCNN-master/samples/shapes/train_shapes.py', wdir='D:/py/Mask_RCNN-master/samples/shapes') File "D:\anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\spyder\utils\site\sitecustomize.py", line 705, in runfile execfile(filename, namespace) File "D:\anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\spyder\utils\site\sitecustomize.py", line 102, in execfile exec(compile(f.read(), filename, 'exec'), namespace) File "D:/py/Mask_RCNN-master/samples/shapes/train_shapes.py", line 258, in <module> layers='heads') File "D:\py\Mask_RCNN-master\mrcnn\model.py", line 2352, in train use_multiprocessing=True, File "D:\anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\keras\legacy\interfaces.py", line 87, in wrapper return func(*args, **kwargs) File "D:\anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 2011, in fit_generator generator_output = next(output_generator) File "D:\anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\keras\utils\data_utils.py", line 644, in get time.sleep(self.wait_time) 有大佬知道怎么解决吗,或者有谁出现了相同的问题吗??

使用keras画出模型准确率评估的执行结果时出现:

建立好深度学习的模型后,使用反向传播法进行训练。 定义了训练方式: ``` model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam',metrics=['accuracy']) ``` 执行训练: ``` train_history =model.fit(x=x_Train_normalize, y=y_Train_OneHot,validation_split=0.2, epochs=10,batch_size=200,verbose=2) ``` 执行后出现: ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201910/17/1571243584_952792.png) 建立show_train_history显示训练过程: ``` import matplotlib.pyplot as plt def show_train_history(train_history,train,validation): plt.plot(train_history.history[train]) plt.plot(train_history.history[validation]) plt.title('Train History') plt.ylabel(train) plt.xlabel('Epoch') plt.legend(['train','validation'],loc='upper left') plt.show() ``` 画出准确率执行结果: ``` show_train_history(train_history,'acc','val_acc') ``` 结果出现以下问题: ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201910/17/1571243832_179270.png) 这是怎么回事呀? 求求大佬救救孩子555

keras如何为已经训练好的模型添加层?

已经训练好的model,比如想在后面再添加lstm或者全连接层应该怎么做呢?

keras的fit_generator参数设置问题,哪位大神能帮我仔细看看是哪的参数设置出问题了,可以吗?万分感谢

keras的fit_generator参数设置问题 history = model.fit_generator(generate_arrays_from_data(train_data, train_labels_correct), steps_per_epoch=(len(data)*2)//3, epochs = 600, validation_data=generate_arrays_from_data(val_data, val ...: _labels_correct), validation_steps = (len(data) - (len(data)*2)//3)) Epoch 1/600 83/86 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 2.2460 - accuracy: 0.2530--------------------------------------------------------------------------- StopIteration Traceback (most recent call last) <ipython-input-316-2c158124877a> in <module> 234 235 --> 236 history = model.fit_generator(generate_arrays_from_data(train_data, train_labels_correct), steps_per_epoch=(len(data)*2)//3, epochs = 600, validation_data=generate_arrays_from_data(val_data, val_labels_correct), validation_steps = (len(data) - (len(data)*2)//3)) /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/legacy/interfaces.py in wrapper(*args, **kwargs) 89 warnings.warn('Update your `' + object_name + '` call to the ' + 90 'Keras 2 API: ' + signature, stacklevel=2) ---> 91 return func(*args, **kwargs) 92 wrapper._original_function = func 93 return wrapper /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/engine/training.py in fit_generator(self, generator, steps_per_epoch, epochs, verbose, callbacks, validation_data, validation_steps, validation_freq, class_weight, max_queue_size, workers, use_multiprocessing, shuffle, initial_epoch) 1730 use_multiprocessing=use_multiprocessing, 1731 shuffle=shuffle, -> 1732 initial_epoch=initial_epoch) 1733 1734 @interfaces.legacy_generator_methods_support /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/engine/training_generator.py in fit_generator(model, generator, steps_per_epoch, epochs, verbose, callbacks, validation_data, validation_steps, validation_freq, class_weight, max_queue_size, workers, use_multiprocessing, shuffle, initial_epoch) 240 validation_steps, 241 callbacks=callbacks, --> 242 workers=0) 243 else: 244 # No need for try/except because /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/legacy/interfaces.py in wrapper(*args, **kwargs) 89 warnings.warn('Update your `' + object_name + '` call to the ' + 90 'Keras 2 API: ' + signature, stacklevel=2) ---> 91 return func(*args, **kwargs) 92 wrapper._original_function = func 93 return wrapper /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/engine/training.py in evaluate_generator(self, generator, steps, callbacks, max_queue_size, workers, use_multiprocessing, verbose) 1789 workers=workers, 1790 use_multiprocessing=use_multiprocessing, -> 1791 verbose=verbose) 1792 1793 @interfaces.legacy_generator_methods_support /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/engine/training_generator.py in evaluate_generator(model, generator, steps, callbacks, max_queue_size, workers, use_multiprocessing, verbose) 363 364 while steps_done < steps: --> 365 generator_output = next(output_generator) 366 if not hasattr(generator_output, '__len__'): 367 raise ValueError('Output of generator should be a tuple ' StopIteration:

keras LSTM时序预测 loss和accuracy基本不变

使用keras进行LSTM时序预测,我改变了epoch,但训练过程中的loss始终为0.05左右,accuracy始终为0.5左右,测试集上的loss和accuracy也是这两个数,请问是出现了什么问题,怎么解决呢

keras利用callback获取的每个batch的acc数据精度不足

我想利用callback收集训练过程中每个batch的acc数据 但按batch收集的acc只有小数点后两位,按epoch收集的acc数据与就保留了小数点后很多位,按batch和epoch收集的loss数据都保留了小数点后很多位 代码如下 ``` class LossHistory(callbacks.Callback): def on_train_begin(self, logs={}): self.losses = {'batch': [], 'epoch': []} self.accuracy = {'batch': [], 'epoch': []} self.val_loss = {'batch': [], 'epoch': []} self.val_acc = {'batch': [], 'epoch': []} def on_batch_end(self, batch, logs={}): self.losses['batch'].append(logs.get('loss')) self.accuracy['batch'].append(logs.get('acc')) self.val_loss['batch'].append(logs.get('val_loss')) self.val_acc['batch'].append(logs.get('val_acc')) def on_epoch_end(self, batch, logs={}): self.losses['epoch'].append(logs.get('loss')) self.accuracy['epoch'].append(logs.get('acc')) self.val_loss['epoch'].append(logs.get('val_loss')) self.val_acc['epoch'].append(logs.get('val_acc')) def loss_plot(self, loss_type): iters = range(len(self.losses[loss_type])) plt.figure() # acc plt.plot(iters, self.accuracy[loss_type], 'r', label='train acc') # loss plt.plot(iters, self.losses[loss_type], 'g', label='train loss') if loss_type == 'epoch': # val_acc plt.plot(iters, self.val_acc[loss_type], 'b', label='val acc') # val_loss plt.plot(iters, self.val_loss[loss_type], 'k', label='val loss') plt.grid(True) plt.xlabel(loss_type) plt.ylabel('acc-loss') plt.legend(loc="upper right") plt.show() class Csr: def __init__(self,voc): self.model = Sequential() #B*L self.model.add(Embedding(voc.num_words, 300, mask_zero = True, weights = [voc.index2emb], trainable = False)) #B*L*256 self.model.add(GRU(256)) #B*256 self.model.add(Dropout(0.5)) self.model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) #B*1 self.model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='rmsprop', metrics=['accuracy']) print('compole complete') def train(self, x_train, y_train, b_s=50, epo=10): print('training.....') history = LossHistory() his = self.model.fit(x_train, y_train, batch_size=b_s, epochs=epo, callbacks=[history]) history.loss_plot('batch') print('training complete') return his, history ``` 程序运行结果如下: ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201905/14/1557803291_621582.png) ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201905/14/1557803304_240896.png)

关于Keras.model的fit()方法中y参数设置的训练问题

keras中fit方法解释y参数可输入字典映射,请问输入格式应该是怎么样的呢? keras.model.fit()方法源码解释如下: ``` y: Numpy array of target (label) data (if the model has a single output), or list of Numpy arrays (if the model has multiple outputs). If output layers in the model are named, you can also pass a dictionary mapping output names to Numpy arrays. ``` 目前model.fit()参数设置如下: ``` self.model.fit(dataset.train_images, dataset.train_labels, batch_size=batch_size, epochs=nb_epoch, validation_data=(dataset.valid_images, dataset.valid_labels), callbacks=callbacks, shuffle=True) ``` 其中dataset.train_images 的shape为: ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/202002/24/1582532761_380240.png) 传入的标签字典dataset.train_labels的形式为: ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/202002/24/1582532880_754254.png) 报错图片: ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/202002/24/1582532908_614861.png) 请问应该如何设置fit()方法中的y参数才能让模型训练出来预测时输出对应的映射名字。

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Eclipse archetype-catalog.xml

Eclipse Maven 创建Web 项目报错 Could not resolve archetype org.apache.maven.archetypes:maven-archetype-web

使用TensorFlow+keras快速构建图像分类模型

课程分为两条主线: 1&nbsp;从Tensorflow的基础知识开始,全面介绍Tensorflow和Keras相关内容。通过大量实战,掌握Tensorflow和Keras经常用到的各种建模方式,参数优化方法,自定义参数和模型的手段,以及对训练结果评估与分析的技巧。 2&nbsp;从机器学习基础算法开始,然后进入到图像分类领域,使用MNIST手写数据集和CIFAR10图像数据集,从简单神经网络到深度神经网络,再到卷积神经网络,最终完成复杂模型:残差网络的搭建。完成这条主线,学员将可以自如地使用机器学习的手段来达到图像分类的目的。

Python代码实现飞机大战

文章目录经典飞机大战一.游戏设定二.我方飞机三.敌方飞机四.发射子弹五.发放补给包六.主模块 经典飞机大战 源代码以及素材资料(图片,音频)可从下面的github中下载: 飞机大战源代码以及素材资料github项目地址链接 ————————————————————————————————————————————————————————— 不知道大家有没有打过飞机,喜不喜欢打飞机。当我第一次接触这个东西的时候,我的内心是被震撼到的。第一次接触打飞机的时候作者本人是身心愉悦的,因为周边的朋友都在打飞机, 每

最近面试Java后端开发的感受:如果就以平时项目经验来面试,通过估计很难,不信你来看看

在上周,我密集面试了若干位Java后端的候选人,工作经验在3到5年间。我的标准其实不复杂:第一能干活,第二Java基础要好,第三最好熟悉些分布式框架,我相信其它公司招初级开发时,应该也照着这个标准来面的。 我也知道,不少候选人能力其实不差,但面试时没准备或不会说,这样的人可能在进团队干活后确实能达到期望,但可能就无法通过面试,但面试官总是只根据面试情况来判断。 但现实情况是,大多数人可能面试前没准备,或准备方法不得当。要知道,我们平时干活更偏重于业务,不可能大量接触到算法,数据结构,底层代码这类面试必问

三个项目玩转深度学习(附1G源码)

从事大数据与人工智能开发与实践约十年,钱老师亲自见证了大数据行业的发展与人工智能的从冷到热。事实证明,计算机技术的发展,算力突破,海量数据,机器人技术等,开启了第四次工业革命的序章。深度学习图像分类一直是人工智能的经典任务,是智慧零售、安防、无人驾驶等机器视觉应用领域的核心技术之一,掌握图像分类技术是机器视觉学习的重中之重。针对现有线上学习的特点与实际需求,我们开发了人工智能案例实战系列课程。打造:以项目案例实践为驱动的课程学习方式,覆盖了智能零售,智慧交通等常见领域,通过基础学习、项目案例实践、社群答疑,三维立体的方式,打造最好的学习效果。

微信小程序开发实战之番茄时钟开发

微信小程序番茄时钟视频教程,本课程将带着各位学员开发一个小程序初级实战类项目,针对只看过官方文档而又无从下手的开发者来说,可以作为一个较好的练手项目,对于有小程序开发经验的开发者而言,可以更好加深对小程序各类组件和API 的理解,为更深层次高难度的项目做铺垫。

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