train_labels = to_categorical(train_labels)
test_labels = to_categorical(test_labels)
这两条语句报错：异常参数，怎么解决？
tensorflow2.0 keras使用MNIST数据集训练
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2条回答 默认 最新
- 2020-11-26 23:22回答 1 已采纳 x = keras.layers.Dense(64 activation='relu')(inputs)之前应该先拉平成1维的
- 2022-03-19 21:27回答 3 已采纳 是不是安装的模块版本不对
- 2023-03-04 11:08回答 2 已采纳 这种情况可能是由于模型在训练过程中出现了过拟合的现象。过拟合通常是指模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现不佳的情况。在训练过程中，模型过度适应了训练集的噪声和特定的样本，从而导致了 val_los
- 2020-05-24 16:36标题中提到的"tensorflow中keras支持的mnist数据集"意味着我们可以使用Keras API在TensorFlow环境中轻松加载和处理MNIST数据。Keras已经内置了对MNIST数据集的便捷支持，可以直接调用`keras.datasets.mnist.load_...
- 2023-03-05 18:39回答 2 已采纳 尝试一下调整参数吧，或者加层数试试
- 2023-03-06 22:21回答 3 已采纳 可能是因为模型训练不充分或者数据集不够多造成的，可以尝试增加训练次数或者增加数据集来提高模型的准确性。同时，也可以检查一下模型的结构和参数是否设置合理。
- 2023-03-06 13:59回答 2 已采纳 这种情况有时也会遇到，可能是开的程序太多，后台程序对内存和磁盘资源的占用。
- 2021-08-20 12:38学习的学习者的博客 最近在写代码时，需要调用MNIST数据集，好久没用tensorflow写代码了，才发现版本已经更新到2.0版本了。按照网上给的代码调用数据集，过程是如下所示： from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist...
- 2022-08-09 16:15回答 2 已采纳 你是tensorflow哪个版本？keras哪个版本？不说版本很难查问题。可以试下把Normalization改为normalization试下可以试下把tensorflow.keras.layers
- 2020-12-30 17:21回答 2 已采纳 如果是几年前还要犹豫下，现在基本上是入门pytorch没错，一个框架可以搞定从底层到高层所有的东西，非常容易扩展和添加自己需要的东西。现在chainer的人也都放弃chainer过来给pytorch添
- 2022-07-20 17:13回答 3 已采纳 重新建个环境把，最省时间的办法了，tensorflow在环境中报错了，后面就算解决了还会继续报错，非常不好解决
- 2020-03-27 14:01研志必有功的博客 optimizers,losses from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping from tensorflow.python.keras import backend as K from tensorflow.keras.utils import plot_model from IPython.display import Image ...
- 2021-09-10 14:14
运行keras报错 No module named 'tensorflow.python.tools'; 'tensorflow.python' is not a package
keras
python
tensorflow
有问必答
回答 2 已采纳 降低或升级tensorflow的版本试试，另外检查一下你这个文件名是不是tensorflow. - 2023-03-22 11:28终将老去的穷苦程序员的博客 使用 TensorFlow 的 Keras API 加载 MNIST 数据集训练模型
- 2019-08-22 14:37_Zephyrus_的博客 from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils import numpy as np np.random.seed(10) (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train40 = x_train.reshape(x_train.s...
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8月13日
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