我已经在Python中构建了一个tensorflow模型来进行图像识别,但我想更好地理解我的模型是如何工作的。我想在我的模型的每一层之间打印值。 我使用的是TensorFlow 1.13.1和Python3.6.8。 # model with 2 hidden layers
print("Creating model and adding layers...")
model = tf.keras.models.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu'))
model.
I正在训练古吉拉特语光学字符识别模型。输入图像是字符图像。我上了37门课。总训练图像为22200张(每班600张),测试图像为5920张(每班160张)。我的输入图像大小为32x32。。
下面是我的代码:
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D
from tensorflow.keras.layers import MaxPooling2D
from tensorflow.keras.layers import Flatten
from tensorflo
我试图用TensorFlow和Keras在Python中进行图像识别。请看我的代码,在下面的链接,我提供了,因为我面临的另一个问题,同样的代码,现在是固定的。
我按照post 获得每个层的输出,并使用下面的代码
from keras import backend as K
inp = model.input # input placeholder
outputs = [layer.output for layer in model.layers[:12]] # all layer output
我的工作是语音识别,我必须使用keras Optimizer。 from keras.optimizers import Optimizer
from keras.legacy import interfaces
from keras import backend as K 它给了我错误。 ModuleNotFoundError: No module named 'keras.legacy' 我已经安装了anaconda和keras。
当我尝试实现一个标准的MNIST数字识别器时,我遇到了这个错误
ValueError: Shape mismatch: The shape of labels (received (1,)) should equal the shape of logits except for the last dimension (received (28, 10)).
我想使用from_tensor_slices来处理数据,因为我想将代码应用于另一个数据来自CSV文件的问题。无论如何,下面是在model.fit(...)行中产生错误的代码
import tensorflow as tf
train_da
我已经在google colab中使用TensorFlow和Keras创建了一个图像分类模型。它分别与GPU版本1.15和2.2.4一起保存在那里。现在我想加载他们在我的远程机器与中央处理器和版本1.10和2.2.2我无法做到这一点,并获得error.This是我的第一次经验与有线电视新闻网以及tf和keras,所以我不能找出确切的原因和如何解决这个问题。我已经提到了下面的代码和错误: import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.models import load_model
from