我的数据集有两个文件夹Test和Train,Test包含两个文件夹,里面有Covid X射线和Normal X射线,Train文件夹也是如此。我在val上获得了99.4%的准确率_设置在训练的最后一个时期,但在绘制混淆矩阵时,我甚至得不到60%的准确率。卡住了,请帮帮忙!还有我的Y_pred看起来很奇怪,而且不是在0-1的确定性之间,我需要帮助才能在我的混淆矩阵和分类报告上获得相同的99.4%的结果。 import os
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import keras
from keras.application
针对SQL Server2008使用NHibernate 2.1.2.4000。目标表没有触发器或无关索引。这很简单:
create table LogEntries (
Id INT IDENTITY NOT NULL,
HostName NVARCHAR(32) not null,
UserName NVARCHAR(64) not null,
LogName NVARCHAR(512) not null,
Timestamp DATETIME not null,
Level INT not null,
Thread NVARCHAR(64) n
我正在尝试训练一个具有ctc损失的blstm,用于语音序列识别。我设法让代码运行,但训练在第二个时期的特定步骤失败,出现以下错误:
W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:993] Invalid argument: slice index 0 of dimension 0 out of bounds.
[[Node: ctc/scan/strided_slice = StridedSlice[Index=DT_INT32, T=DT_INT32, begin_mask=0, ellipsis_mask=0, end_mask=0, new_
我有一个具有通道最后配置的(300,226,226,3)形状的视频数据输入&我的输出是(300,1)存储为numpy数组格式。因为我不想一次加载所有的数据,因为它大约是120 it。我的代码非常简单:
import os
import sys
from random import shuffle
import numpy as np
import tensorflow as tf
from keras.layers import (BatchNormalization, Dense, Flatten, Input,
MaxPooli
我得到了这个错误,非常奇怪的是,第一个纪元已经令人满意地完成了,而第二个纪元的尺寸不匹配。All input arrays (x) should have the same number of samples. Got array shapes: [(52, 224, 224, 3), (64, 35)]
我第一次使用带有flow_from_directory()方法的ImageDataGenerator()来获取数据集中的所有图像。这是代码的一部分,我认为错误应该是:
# generator function - two inputs (images and histogram vecto
我正在尝试将深度学习与Python第5.3节的数据增强功能提取调整为resnet50 (imagenet权重)的一个3类问题。
上的完整代码
from keras import models
from keras import layers
from keras.applications.resnet50 import ResNet50
from keras import optimizers
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
input_shape = (224, 224, 3)
target_size = (
我正在使用Kaggle数据集开发一个数字分类器模型:https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer/data?select=test.csv 当使用np.array对象拟合模型时,它工作得很好,但我不能传递tensorflow ds对象。下面是我使用ds对象进行训练/验证数据的代码: import pandas as pd
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from functools import partial
train_df = pd.