用keras制作数据集的问题

有没有大神用keras做过边缘检测的模型?比如用BSDS500数据集,要怎么训练?
数据集要怎么用?官方文档查不到类似的问题。。我知道x_train要用照片,那y_train是ground truth,但是完全不会用啊
推荐标签:keras, 边缘检测

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用sklearn的train_test_split分割了数据集后还有没有必要在keras里的model.fit()里面用validation_split分割

用keras搭建BP神经网络对数据集进行回归预测,效果和同学的相比很差,麻烦大神指点。新手小白。。。

数据集是csv文件,一共十三列,十几万行,第十三列是要预测的值。 试过很多种方法(都是百度的),包括更改网络层数、 节点数,学习率……,效果都没什么提升 不知道问题出在哪里,请大神指点。 import numpy as np import keras as ks from keras.models import Sequential from sklearn import preprocessing from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.layers import Dense, Activation,Dropout x_yuan = np.loadtxt(open("shaixuandata.csv","rb"),\ usecols=(range(12)),delimiter=",",skiprows=1) x = preprocessing.scale(x_yuan) y = np.loadtxt(open("shaixuandata.csv","rb"),\ usecols=(12),delimiter=",",skiprows=1) x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(\ x, y, test_size=0.25, random_state=43) model = Sequential() model.add(Dense(units=30, input_dim=12)) model.add(Activation('relu')) model.add(Dropout(0.1)) model.add(Dense(units=1)) model.add(Activation('linear')) ks.callbacks.ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.1, \ patience=10, verbose=0, mode='auto', epsilon=0.0001, cooldown=0, min_lr=0) sgd = ks.optimizers.SGD(lr=0.001, clipnorm=1.,decay=1e-6, momentum=0.9) model.compile(optimizer='sgd', loss='mae', metrics=['mae']) model.fit(x_train, y_train, batch_size=30, epochs=3, callbacks=None, \ validation_data=(x_test,y_test), shuffle=True, class_weight=None, \ sample_weight=None, initial_epoch=0) predict = model.predict(x_test) sum = 0 for i in range(len(y_test)): sum = sum+(y_test[i]-predict[i])**2 mse = sum/len(y_test) print(mse) ![训练的结果是这样的,老实说训练结果太差](https://img-ask.csdn.net/upload/201806/27/1530098555_142017.png)

TensorFlow的Keras如何使用Dataset作为数据输入?

当我把dataset作为输入数据是总会报出如下错误,尽管我已经在数据解析那里reshape了图片大小为(512,512,1),请问该如何修改? ``` ValueError: Error when checking input: expected conv2d_input to have 4 dimensions, but got array with shape (None, 1) ``` **图片大小定义** ``` import tensorflow as tf from tensorflow import keras IMG_HEIGHT = 512 IMG_WIDTH = 512 IMG_CHANNELS = 1 IMG_PIXELS = IMG_CHANNELS * IMG_HEIGHT * IMG_WIDTH ``` **解析函数** ``` def parser(record): features = tf.parse_single_example(record, features={ 'image_raw': tf.FixedLenFeature([], tf.string), 'label': tf.FixedLenFeature([23], tf.int64) }) image = tf.decode_raw(features['image_raw'], tf.uint8) label = tf.cast(features['label'], tf.int32) image.set_shape([IMG_PIXELS]) image = tf.reshape(image, [IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH, IMG_CHANNELS]) image = tf.cast(image, tf.float32) return image, label ``` **模型构建** ``` dataset = tf.data.TFRecordDataset([TFRECORD_PATH]) dataset.map(parser) dataset = dataset.repeat(10*10).batch(10) model = keras.Sequential([ keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=(5, 5), padding='same', activation='relu', input_shape=(512, 512, 1)), keras.layers.MaxPool2D(pool_size=(2, 2)), keras.layers.Dropout(0.25), keras.layers.Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), padding='same', activation='relu'), keras.layers.MaxPool2D(pool_size=(2, 2)), keras.layers.Dropout(0.25), keras.layers.Flatten(), keras.layers.Dense(128, activation='relu'), keras.layers.Dropout(0.25), keras.layers.Dense(23, activation='softmax') ]) model.compile(optimizer=keras.optimizers.Adam(), loss=keras.losses.sparse_categorical_crossentropy, metrics=[tf.keras.metrics.categorical_accuracy]) model.fit(dataset.make_one_shot_iterator(), epochs=10, steps_per_epoch=10) ```

基于keras,使用imagedatagenerator.flow函数读入数据,训练集ACC极低

在做字符识别的神经网络,数据集是用序号标好名称的图片,标签取图片的文件名。想用Imagedatagenrator 函数和flow函数,增加样本的泛化性,然后生成数据传入网络,可是这样acc=1/类别数,基本为零。请问哪里出了问题 ``` datagen = ImageDataGenerator( width_shift_range=0.1, height_shift_range=0.1 ) def read_train_image(self, name): myimg = Image.open(name).convert('RGB') return np.array(myimg) def train(self): #训练集 train_img_list = [] train_label_list = [] #测试集 test_img_list = [] test_label_list = [] for file in os.listdir('train'): files_img_in_array = self.read_train_image(name='train/' + file) train_img_list.append(files_img_in_array) # Image list add up train_label_list.append(int(file.split('_')[0])) # lable list addup for file in os.listdir('test'): files_img_in_array = self.read_train_image(name='test/' + file) test_img_list.append(files_img_in_array) # Image list add up test_label_list.append(int(file.split('_')[0])) # lable list addup train_img_list = np.array(train_img_list) train_label_list = np.array(train_label_list) test_img_list = np.array(train_img_list) test_label_list = np.array(train_label_list) train_label_list = np_utils.to_categorical(train_label_list, 5788) test_label_list = np_utils.to_categorical(test_label_list, 5788) train_img_list = train_img_list.astype('float32') test_img_list = test_img_list.astype('float32') test_img_list /= 255.0 train_img_list /= 255.0 ``` 这是图片数据的处理,图片和标签都存到list里。下面是用fit_genrator训练 ``` model.fit_generator( self.datagen.flow(x=train_img_list, y=train_label_list, batch_size=2), samples_per_epoch=len(train_img_list), epochs=10, validation_data=(test_img_list,test_label_list), ) ```

keras 训练 IMDB数据 为什么预测的是正面情感?

学习 利用Keras中的IMDB数据集,对评论进行二分类,有个疑问是:为什么预测的是正面情感?代码如下: from keras.datasets import imdb from keras import models from keras import layers import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def vectorize_sequences(sequences, dimension=10000): results = np.zeros((len(sequences), dimension)) for i, sequence in enumerate(sequences): results[i, sequence] = 1. print('i=',i,'results[i]=',results[i]) return results (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words=10000) '''word_index = imdb.get_word_index() reverse_word_index = dict([(value, key) for (key, value) in word_index.items()]) decoded_review = ' '.join([reverse_word_index.get(i - 3, '?') for i in train_data[0]]) ''' x_train = vectorize_sequences(train_data) x_test = vectorize_sequences(test_data) y_train = np.asarray(train_labels).astype('float32') y_test = np.asarray(test_labels).astype('float32') model = models.Sequential() model.add(layers.Dense(16, activation='relu', input_shape=(10000,))) model.add(layers.Dense(16,activation='relu')) model.add(layers.Dense(1,activation='sigmoid')) x_val = x_train[:10000] partial_x_train = x_train[10000:] y_val = y_train[:10000] partial_y_train = y_train[10000:] model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['acc']) history = model.fit(partial_x_train, partial_y_train, epochs=20, batch_size=512,validation_data=(x_val, y_val)) history_dict = history.history loss_value = history_dict['loss'] val_loss_value = history_dict['val_loss'] epochs = range(1,len(loss_value)+1) plt.plot(epochs, loss_value, 'bo', label='Trianing Loss') plt.plot(epochs, val_loss_value, 'b', label='Validation Loss') plt.title('Training and validation loss') plt.xlabel('Epochs') plt.ylabel('Loss') plt.legend() plt.show()

使用keras进行分类问题时,验证集loss,accuracy 显示0.0000e+00,但是最后画图像时能显示出验证曲线

data_train, data_test, label_train, label_test = train_test_split(data_all, label_all, test_size= 0.2, random_state = 1) data_train, data_val, label_train, label_val = train_test_split(data_train,label_train, test_size = 0.25) data_train = np.asarray(data_train, np.float32) data_test = np.asarray(data_test, np.float32) data_val = np.asarray(data_val, np.float32) label_train = np.asarray(label_train, np.int32) label_test = np.asarray(label_test, np.int32) label_val = np.asarray(label_val, np.int32) training = model.fit_generator(datagen.flow(data_train, label_train_binary, batch_size=200,shuffle=True), validation_data=(data_val,label_val_binary), samples_per_epoch=len(data_train)*8, nb_epoch=30, verbose=1) def plot_history(history): plt.plot(training.history['acc']) plt.plot(training.history['val_acc']) plt.title('model accuracy') plt.xlabel('epoch') plt.ylabel('accuracy') plt.legend(['acc', 'val_acc'], loc='lower right') plt.show() plt.plot(training.history['loss']) plt.plot(training.history['val_loss']) plt.title('model loss') plt.xlabel('epoch') plt.ylabel('loss') plt.legend(['loss', 'val_loss'], loc='lower right') plt.show() plot_history(training) ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201812/10/1544423669_112599.jpg)![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201812/10/1544423681_598605.jpg)

keras使用报出OMP问题

楼主使用ubuntu16.04,采用anaconda3配置的tensorflow1.13.1和keras2.2.4 但之前使用还不报错,因为不可抗力重装环境之后出现如图所示的omp线程问题。困扰很久,百思不得其解,望诸位大神告知。 截图如下: ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201904/18/1555586019_885202.png) 报出

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() ```

保存keras模型时出现的问题

求助各路大神,小弟最近用keras跑神经网络模型,在训练和测试时都很好没问题,但是在保存时出现问题 小弟保存模型用的语句: json_string = model.to_json() open('my_model_architecture.json', 'w').write(json_string) #保存网络结构 model.save_weights('my_model_weights.h5',overwrite='true') #保存权重 但是运行后会显示Process finished with exit code -1073741819 (0xC0000005) 然后保存权重的.h5文件没有内容 求助各位大神是怎么回事啊

pycharm使用keras出现进度条信息多行打印

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)

LSTM模型可以训练怎样的数据集?

现有数据集Y={X1,X2,X3.....Xn},其中,X5与X4没有关系,但是X5与X2有关系,具有这种特点的数据集可以用LSTM模型进行训练吗?

keras下用RNN中的lstm来进行图片分类,输入维数的错误

1.如题,我是在keras下用lstm来对本地文件夹中六类垃圾进行图片分类 这是我的部分代码: (我本地的图片是512 ✖384的,进行resize为200✖160了) ``` nb_lstm_outputs = 128 #神经元个数 nb_time_steps = 200 #时间序列长度 nb_input_vector = 160 #输入序列 # 读取数据和标签 print("------开始读取数据------") data = [] labels = [] # 拿到图像数据路径,方便后续读取 imagePaths = sorted(list(utils_paths.list_images('./dataset-resized'))) random.seed(42) random.shuffle(imagePaths) # 遍历读取数据 for imagePath in imagePaths: # 读取图像数据 image = cv2.imread(imagePath) image = cv2.resize(image, (160,200)) data.append(image) # 读取标签 label = imagePath.split(os.path.sep)[-2] labels.append(label) # 对图像数据做scale操作 data=np.array(data, dtype="float") / 255.0 labels = np.array(labels) # 数据集切分 (trainX, testX, trainY, testY) = train_test_split(data,labels, test_size=0.25, random_state=42) # 转换标签为one-hot encoding格式 lb = LabelBinarizer() trainY = lb.fit_transform(trainY) testY = lb.transform(testY) # 设置初始化超参数 EPOCHS = 5 BS = 71 ``` 以上就是我的数据预处理操作 下面是我构建的模型: ``` model = Sequential() model.add(LSTM(units=nb_lstm_outputs, return_sequences=True, input_shape=(nb_time_steps, nb_input_vector))) # returns a sequence of vectors of dimension 30 model.add(LSTM(units=nb_lstm_outputs, return_sequences=True)) # returns a sequence of vectors of dimension 30 model.add(LSTM(units=nb_lstm_outputs)) # return a single vector of dimension 30 model.add(Dense(1, activation='softmax')) model.add(Dense(6, activation='softmax')) adam=Adam(lr=1e-4) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) model.fit(trainX, trainY, epochs = EPOCHS, batch_size = BS, verbose = 1, validation_data = (testX,testY)) ``` 后续就是优化和生成loss等的代码了。 然而运行时遇到了以下维度错误: ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/202004/26/1587884348_141131.png) 然后我我试着修改不同的尺寸,发现都有上述错误,感觉应该是维度错误,但是不太明白1895是怎么来的? 2.遇到上述维度问题后,不太清楚怎么解决,于是我将代码中读取图片cv2.imread,将图像进行了灰度化: ``` image = cv2.imread(imagePath,CV2.IMREAD_GRAYSCALE) ``` 调整后,代码可以运行,然而并未按照预先设定的Batchsize进行训练,而是直接以划分的整体比例进行训练,想请问下这是怎么回事?已经输入BS到batch_size的参数了 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/202004/26/1587884791_796238.png) 所以想请问各位大神,怎么解决维度问题,还有就是为什么后面BS传进去不管用啊,有没有清楚怎么一回事的啊? 谢谢各位大神了!!是个小白QAQ谢谢!

用keras做图像2分类,结果总是所有test样本归为其中一类?

用keras做图像2分类,label非平衡,约1:10,代码如下: data = np.load('D:/a.npz') image_data, label_data= data['image'], data['label'] 由于数据不平衡,用分层K折拆分为3组, train_x=image_data[train] test_x=image_data[test] train_y=label_data[train] test_y=label_data[test] train_x = np.array(train_x) test_x = np.array(test_x) train_x = train_x.reshape(train_x.shape[0],1,28,28) test_x = test_x.reshape(test_x.shape[0],1,28,28) train_x = train_x.astype('float32') test_x = test_x.astype('float32') train_x /=255 test_x /=255 train_y = np.array(train_y) test_y = np.array(test_y) 然后用keras的序贯模型 model.compile(optimizer='rmsprop',loss="binary_crossentropy",metrics=['acc']) model.fit(train_x, train_y,batch_size=128, class_weight = 'auto', epochs=10,verbose=1,validation_data=(test_x, test_y)) from sklearn.metrics import confusion_matrix y_pred_model = model.predict_proba(test_x) C=confusion_matrix(test_y,y_pred_model) print(C) 结果总是所有test样本归为一类, 推测可能是不平衡,模型认为最优化就是将所有样本都认作为较大类,但是将2分类label改为1:1后,结果仍然是所有test都归为一类: [[22 0] [21 0]] 请教这是啥原因?代码错在哪?

关于keras框架的问题?????

Traceback (most recent call last): File "F:/python3.5/projects/untitled1/CNN/MN/test2.py", line 11, in <module> from keras.models import Sequential File "F:\python3.5\lib\site-packages\keras\__init__.py", line 3, in <module> from . import utils File "F:\python3.5\lib\site-packages\keras\utils\__init__.py", line 6, in <module> from . import conv_utils File "F:\python3.5\lib\site-packages\keras\utils\conv_utils.py", line 9, in <module> from .. import backend as K File "F:\python3.5\lib\site-packages\keras\backend\__init__.py", line 72, in <module> assert _backend in {'theano', 'tensorflow', 'cntk'} AssertionError 为什么kears出现这种错误 后端的tensorflow也配置了 求大神解答一下

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我做的是关于PM2.5浓度预测的神经网络 现在有每天每个小时的各污染物质含量 应该把什么当作输入什么当作输出以及如何整理这个数据集呢? ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201904/15/1555302069_911775.png)

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各位大神好,小白刚接触深度学习和keras. 有两个问题一直困扰着我,用keras中的 ImageDataGenerator做data augmentation时, (1)每个epoch的图片都不同,这样的做,反向传播时修改的参数还准确吗,训练模型严谨吗, (2)我试着输出过训练图像,发现里面没有原始图像,这样做数据扩张感觉很慌,是不是我使用方法的问题啊,请大佬指点迷津 ``` datagen = ImageDataGenerator( rescale=None, shear_range=0.2, zoom_range=[0.95,1.05], rotation_range=10, horizontal_flip=True, vertical_flip=True, fill_mode='reflect', ) training = model.fit_generator(datagen.flow(data_train, label_train_binary, batch_size=n_batch, shuffle=True), callbacks=[checkpoint,tensorboard,csvlog],validation_data=(data_val,label_val_binary),steps_per_epoch=len(data_train)//n_batch, nb_epoch=10000, verbose=1) ```

为什么同样的问题用Tensorflow和keras实现结果不一样?

**cifar-10分类问题,同样的模型结构以及损失函数还有学习率参数等超参数,分别用TensorFlow和keras实现。 20个epochs后在测试集上进行预测,准确率总是差好几个百分点,不知道问题出在哪里?代码如下: 这个是TF的代码:** import tensorflow as tf import numpy as np import pickle as pk tf.reset_default_graph() batch_size = 64 test_size = 10000 img_size = 32 num_classes = 10 training_epochs = 10 test_size=200 ############################################################################### def unpickle(filename): '''解压数据''' with open(filename, 'rb') as f: d = pk.load(f, encoding='latin1') return d def onehot(labels): '''one-hot 编码''' n_sample = len(labels) n_class = max(labels) + 1 onehot_labels = np.zeros((n_sample, n_class)) onehot_labels[np.arange(n_sample), labels] = 1 return onehot_labels # 训练数据集 data1 = unpickle('data_batch_1') data2 = unpickle('data_batch_2') data3 = unpickle('data_batch_3') data4 = unpickle('data_batch_4') data5 = unpickle('data_batch_5') X_train = np.concatenate((data1['data'], data2['data'], data3['data'], data4['data'], data5['data']), axis=0)/255.0 y_train = np.concatenate((data1['labels'], data2['labels'], data3['labels'], data4['labels'], data5['labels']), axis=0) y_train = onehot(y_train) # 测试数据集 test = unpickle('test_batch') X_test = test['data']/255.0 y_test = onehot(test['labels']) del test,data1,data2,data3,data4,data5 ############################################################################### w = tf.Variable(tf.random_normal([5, 5, 3, 32], stddev=0.01)) w_c= tf.Variable(tf.random_normal([32* 16* 16, 512], stddev=0.1)) w_o =tf.Variable(tf.random_normal([512, num_classes], stddev=0.1)) def init_bias(shape): return tf.Variable(tf.constant(0.0, shape=shape)) b=init_bias([32]) b_c=init_bias([512]) b_o=init_bias([10]) def model(X, w, w_c,w_o, p_keep_conv, p_keep_hidden,b,b_c,b_o): conv1 = tf.nn.conv2d(X, w,strides=[1, 1, 1, 1],padding='SAME')#32x32x32 conv1=tf.nn.bias_add(conv1,b) conv1 = tf.nn.relu(conv1) conv1 = tf.nn.max_pool(conv1, ksize=[1, 2, 2, 1],strides=[1, 2, 2, 1],padding='SAME')#16x16x32 conv1 = tf.nn.dropout(conv1, p_keep_conv) FC_layer = tf.reshape(conv1, [-1, 32 * 16 * 16]) out_layer=tf.matmul(FC_layer, w_c)+b_c out_layer=tf.nn.relu(out_layer) out_layer = tf.nn.dropout(out_layer, p_keep_hidden) result = tf.matmul(out_layer, w_o)+b_o return result trX, trY, teX, teY = X_train,y_train,X_test,y_test trX = trX.reshape(-1, img_size, img_size, 3) teX = teX.reshape(-1, img_size, img_size, 3) X = tf.placeholder("float", [None, img_size, img_size, 3]) Y = tf.placeholder("float", [None, num_classes]) p_keep_conv = tf.placeholder("float") p_keep_hidden = tf.placeholder("float") py_x = model(X, w, w_c,w_o, p_keep_conv, p_keep_hidden,b,b_c,b_o) Y_ = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(logits=py_x, labels=Y) cost = tf.reduce_mean(Y_) optimizer = tf.train.RMSPropOptimizer(0.001, 0.9).minimize(cost) predict_op = tf.argmax(py_x, 1) with tf.Session() as sess: tf.global_variables_initializer().run() for i in range(training_epochs): training_batch = zip(range(0, len(trX),batch_size),range(batch_size, len(trX)+1,batch_size)) perm=np.arange(len(trX)) np.random.shuffle(perm) trX=trX[perm] trY=trY[perm] for start, end in training_batch: sess.run(optimizer, feed_dict={X: trX[start:end],Y: trY[start:end],p_keep_conv:0.75,p_keep_hidden: 0.5}) test_batch = zip(range(0, len(teX),test_size),range(test_size, len(teX)+1,test_size)) accuracyResult=0 for start, end in test_batch: accuracyResult=accuracyResult+sum(np.argmax(teY[start:end], axis=1) ==sess.run(predict_op, feed_dict={X: teX[start:end],Y: teY[start:end],p_keep_conv: 1,p_keep_hidden: 1})) print(i, accuracyResult/10000) **这个是keras代码:** from keras import initializers from keras.datasets import cifar10 from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation, Flatten from keras.layers.convolutional import Conv2D, MaxPooling2D from keras.optimizers import SGD, Adam, RMSprop #import matplotlib.pyplot as plt # CIFAR_10 is a set of 60K images 32x32 pixels on 3 channels IMG_CHANNELS = 3 IMG_ROWS = 32 IMG_COLS = 32 #constant BATCH_SIZE = 64 NB_EPOCH = 10 NB_CLASSES = 10 VERBOSE = 1 VALIDATION_SPLIT = 0 OPTIM = RMSprop() #load dataset (X_train, y_train), (X_test, y_test) = cifar10.load_data() #print('X_train shape:', X_train.shape) #print(X_train.shape[0], 'train samples') #print(X_test.shape[0], 'test samples') # convert to categorical Y_train = np_utils.to_categorical(y_train, NB_CLASSES) Y_test = np_utils.to_categorical(y_test, NB_CLASSES) # float and normalization X_train = X_train.astype('float32') X_test = X_test.astype('float32') X_train /= 255 X_test /= 255 # network model = Sequential() model.add(Conv2D(32, (3, 3), padding='same',input_shape=(IMG_ROWS, IMG_COLS, IMG_CHANNELS),kernel_initializer=initializers.random_normal(stddev=0.01),bias_initializer=initializers.Zeros())) model.add(Activation('relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Dropout(0.25)) #0<参数<1才会有用 model.add(Flatten()) model.add(Dense(512,kernel_initializer=initializers.random_normal(stddev=0.1),bias_initializer=initializers.Zeros())) model.add(Activation('relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(NB_CLASSES,kernel_initializer=initializers.random_normal(stddev=0.1),bias_initializer=initializers.Zeros())) model.add(Activation('softmax')) model.summary() # train model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=OPTIM,metrics=['accuracy']) model.fit(X_train, Y_train, batch_size=BATCH_SIZE,epochs=NB_EPOCH, validation_split=VALIDATION_SPLIT,verbose=VERBOSE) score = model.evaluate(X_test, Y_test,batch_size=200, verbose=VERBOSE) print("Test score:", score[0]) print('Test accuracy:', score[1])

keras怎么改输入的维度

是一个多分类问题,我现在读取出来的数据input.shape=(40000,1,576,2) 我想让它最后的层unit是8。 请问我应该怎么加一些代码呢

tensorflow在第一次运行Fashion MNIST会下载数据集,应该网络不好中断了报错不知咋办?

```**tensorflow在第一次运行Fashion MNIST会下载数据集,应该网络不好中断了报错不知咋办?** 代码如下: !/usr/bin/python _*_ coding: utf-8 -*- from __future__ import print_function import tensorflow as tf import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import numpy as np import sklearn import pandas as pd import os import sys import time from tensorflow import keras print (tf.__version__) print (sys.version_info) for module in mpl ,np, pd, sklearn, tf, keras: print (module.__name__,module.__version__) fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist (x_train_all,y_train_all),(x_test,y_test) = fashion_mnist.load_data() x_valid,x_train = x_train_all[:5000],x_train_all[5000:] y_valid,y_train = y_train_all[:5000],y_train_all[5000:] print (x_valid.shape, y_valid.shape) print (x_train.shape, y_train.shape) print (x_test.shape, y_test.shape) ``` ``` 报错如下: 2.1.0 sys.version_info(major=2, minor=7, micro=12, releaselevel='final', serial=0) matplotlib 2.2.5 numpy 1.16.6 pandas 0.24.2 sklearn 0.20.4 tensorflow 2.1.0 tensorflow_core.python.keras.api._v2.keras 2.2.4-tf Traceback (most recent call last): File "/home/join/test_demo/test2.py", line 26, in <module> (x_train_all,y_train_all),(x_test,y_test) = fashion_mnist.load_data() File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow_core/python/keras/data sets/fashion_mnist.py", line 59, in load_data imgpath.read(), np.uint8, offset=16).reshape(len(y_train), 28, 28) File "/usr/lib/python2.7/gzip.py", line 261, in read self._read(readsize) File "/usr/lib/python2.7/gzip.py", line 315, in _read self._read_eof() File "/usr/lib/python2.7/gzip.py", line 354, in _read_eof hex(self.crc))) IOError: CRC check failed 0xa445bb78 != 0xe7f80d 3fL ``` ```

在中国程序员是青春饭吗?

今年,我也32了 ,为了不给大家误导,咨询了猎头、圈内好友,以及年过35岁的几位老程序员……舍了老脸去揭人家伤疤……希望能给大家以帮助,记得帮我点赞哦。 目录: 你以为的人生 一次又一次的伤害 猎头界的真相 如何应对互联网行业的「中年危机」 一、你以为的人生 刚入行时,拿着傲人的工资,想着好好干,以为我们的人生是这样的: 等真到了那一天,你会发现,你的人生很可能是这样的: ...

程序员请照顾好自己,周末病魔差点一套带走我。

程序员在一个周末的时间,得了重病,差点当场去世,还好及时挽救回来了。

和黑客斗争的 6 天!

互联网公司工作,很难避免不和黑客们打交道,我呆过的两家互联网公司,几乎每月每天每分钟都有黑客在公司网站上扫描。有的是寻找 Sql 注入的缺口,有的是寻找线上服务器可能存在的漏洞,大部分都...

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上班一个月,后悔当初着急入职的选择了

最近有个老铁,告诉我说,上班一个月,后悔当初着急入职现在公司了。他之前在美图做手机研发,今年美图那边今年也有一波组织优化调整,他是其中一个,在协商离职后,当时捉急找工作上班,因为有房贷供着,不能没有收入来源。所以匆忙选了一家公司,实际上是一个大型外包公司,主要派遣给其他手机厂商做外包项目。**当时承诺待遇还不错,所以就立马入职去上班了。但是后面入职后,发现薪酬待遇这块并不是HR所说那样,那个HR自...

女程序员,为什么比男程序员少???

昨天看到一档综艺节目,讨论了两个话题:(1)中国学生的数学成绩,平均下来看,会比国外好?为什么?(2)男生的数学成绩,平均下来看,会比女生好?为什么?同时,我又联想到了一个技术圈经常讨...

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有个好朋友ZS,是技术总监,昨天问我:“有一个老下属,跟了我很多年,做事勤勤恳恳,主动性也很好。但随着公司的发展,他的进步速度,跟不上团队的步伐了,有点...

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