如何仅在验证准确性提高时保存/覆盖我的TensorFlow/Keras模型？
在TensorFlow/Keras中，我们可以使用回调函数来保存或覆盖模型。回调函数是在训练过程中的特定时间点被调用的函数，可以执行各种操作，例如保存模型、动态调整学习率等。
要在验证准确性提高时保存/覆盖模型，可以使用ModelCheckpoint回调函数。该回调函数在每个训练周期结束后检查验证准确性，并保存具有最佳验证准确性的模型。
下面是一个示例代码：
from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint
# 创建ModelCheckpoint回调函数
checkpoint = ModelCheckpoint(filepath='best_model.h5', # 保存模型的文件路径
monitor='val_accuracy', # 监控验证准确性
save_best_only=True, # 只保存最佳模型
save_weights_only=False, # 保存完整模型（包括模型结构、权重等）
mode='max', # 监控指标的模式（最大化验证准确性）
verbose=1) # 显示保存模型的日志
# 在模型训练过程中使用回调函数
model.fit(x_train, y_train,
validation_data=(x_val, y_val),
callbacks=[checkpoint],
epochs=10)在上述代码中，ModelCheckpoint回调函数被传递给模型的fit()方法中的callbacks参数。训练过程中，每个训练周期结束后，回调函数会检查验证准确性，并保存具有最佳验证准确性的模型到指定的文件路径（best_model.h5）。
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请注意，以上答案仅供参考，具体的产品选择和链接地址可能需要根据实际情况进行调整。
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我正在使用Python中的Tensorflow/ Keras进行时间序列分析。整个LSTM模型看起来
model = keras.models.Sequential()
model.add(keras.layers.LSTM(25, input_shape = (1,1), activation = 'relu', dropout = 0.2, return_sequences = False))
model.add(keras.layers.Dense(1))
model.compile(optimizer = 'adam', loss = 'm
浏览 0提问于2019-02-14得票数 2
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我用tensorflow和keras一起训练到一个使用google的char-RNN。我将我的模型训练为10个时期，并使用'model.save()‘保存它，如中所示。紧接着，我再次加载它，只是为了检查，我尝试在加载的模型上调用model.fit()，并使用完全相同的训练集得到一个“维度必须相等”的错误。培训数据在tensorflow数据集中，按批组织，如所示。下面是一个最低限度的工作示例：
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from ten
浏览 7提问于2020-12-05得票数 1
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我目前正在研究数据科学，ML，特别是神经网络(来自“纯”软件工程背景/学位)。我在一些经典数据集上做了一些模型，比如MNIST和MNIST时尚，这些模型工作得很好，并且想把一个更困难的问题作为一个挑战来解决:体育/足球预测。我发现了一些论文，其中已经尝试了使用深度神经网络，其结果达到了0.65到0.7的准确度。这也是我想达到的水平。然而，我不能得到我的模型以上约0.507的准确性。我所做的是：
我有世界各地联赛(英超、德甲等)数千家俱乐部的数据集。从过去的10个季节。作为输入数据，我使用以下内容：
比赛的平日
季节(年份)
第二轮
联盟id (一个热编码)
夜间比赛(是/否)
场地id (一个
浏览 0提问于2022-08-15得票数 0
为了让我的问题更具体，根据评论，哪些模型参数在不同的时期都在变化？起始权重？
我在这里回顾这个Tensorflow教程：
随着模型的训练，我看到有5个时期，每个时期都有不同的精度。但我不确定每个时代都在改变什么，也不确定最终的模型是如何根据这些时代确定的。以下是模型创建和训练的代码片段。
model = tf.keras.models.Sequential([tf.keras.layers.Flatten(),
tf.keras.layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu),
浏览 0提问于2020-01-08得票数 0
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我正在尝试创建一个非常简单的CNN程序，用于使用VGG16预训练模型进行分类。我的数据集是在Kaggle上发现的第一代精灵宝可梦，它有149个不同类别的10.000张图片。问题是我没有得到足够的准确性，我能得到的最大值几乎是40%。 代码如下： import tensorflow as tf
import numpy as np
vgg_model = tf.keras.applications.VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape = (224,224,3))
vgg_model.trainabl
浏览 125提问于2019-10-15得票数 0
我最近创建了一个机器学习的810训练和810测试图像(27个课程)，以识别ASL手语。我用一个SGD优化器训练这个模型，它的学习率为0.001，5次，并且分类交叉熵损失。然而，我的验证精度比我的模型测试精度高出大约20%，我不知道为什么。我尝试过调整我的模型结构、优化器、学习速度和时代--这一点永远不会改变。有人有什么想法吗？这是我的模型代码：
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
model = tf.keras.models.Sequential
浏览 9提问于2022-05-18得票数 -1
我为MNIST数据集创建了两个相同的神经网络，一个使用TensorFlow，另一个使用Keras。在10个时期，Keras实现了超过96%的性能，而TensorFlow实现了大约70%的性能。
我还在其他数据集上测试了下面的代码，在直接参数比较中，TensorFlow在所有这些数据集上的性能都要低得多。
Keras代码：
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
import keras
from keras.datasets import mnist
# Loading MNIST
(x_train, y_train
浏览 0提问于2019-11-23得票数 1
我正在尝试使用时尚MNIST数据集将VGG16模型的一部分用于迁移学习。处理数据并指定模型，如下所示： data = keras.datasets.fashion_mnist
(train_img, train_labels), (test_img, test_labels) = data.load_data()
train_img.shape, train_labels.shape, test_img.shape, test_labels.shape
#((60000, 28, 28), (60000,), (10000, 28, 28), (10000,
浏览 18提问于2020-04-24得票数 1
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训练神经网络会降低准确性
、、、、
我的最终目标是获得一个神经网络模型，它可以查看实时视频，并识别一个人是否拿着刀或其他工具，如叉子或汤匙。我尝试了几个在COCO数据集上预先训练的模型，并意识到像faster_RCNN这样的模型具有令人难以置信的高精度，但它们无法处理实时视频馈送，因为它们需要几秒钟才能做出每个预测。另一方面，像SSD_mobilenet这样的模型在实时视频方面做得很好，但在银器方面的准确性要低得多。 正因为如此，我想重新训练一个移动网络模型，以提高刀具的准确性，因此我创建了一个仅包含刀具的COCO数据集的子集。我使用了tensorflow教程中关于再培训模型的以下代码： import itertools
im
浏览 48提问于2020-10-27得票数 0
我使用了TFBertModel和Tensorflow模型来结合和训练拥抱的面部变形。我想保存每个时代的val_accuracy的最佳模型。我使用'tensorflow检查点‘，但我得到了error.How我是否可以保存每个时代的最佳模型与transformers在tensorflow？ from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping
from tensorflow.keras.initializers import TruncatedNormal
from tensorflow.keras.losses import Cate
浏览 187提问于2021-06-19得票数 0
我正在编写一个水印检测算法，我已经尝试了一个来自Kaggle的代码，它对一个ResNet进行了微调，但是当我在木星笔记本上运行相同的代码时，当Kaggle中的示例代码有大约97%的准确率时，我获得了50%的准确率。我没有在我的电脑上安装GPU，我将批处理大小更改为32。你知道为什么我的准确度低40%吗？
我的守则：
import tensorflow as tf
import numpy as numpy
import os
from pathlib import Path
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGe
浏览 8提问于2021-12-18得票数 0
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带Keras的多输出回归
、、、
我正在尝试使用TensorFlow进行多输出回归。我在Excel中有一个数据集，其中包括一列输入点和2列输出。
📷
我将所有数字转换为NumPy对象。我试图做一个基本的回归，但准确性总是1.0，我也想画一个图表，但不知道从哪里开始。有人能帮忙吗？我的密码在这里：
import os
import numpy as np
import tensorflow as tf
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from keras.models impor
浏览 0提问于2019-09-28得票数 0
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我用大量的历次训练我的CNN模型，每次我打印训练损失和准确性，但是在这两个指标中有很多高和低，我想提前停止，例如，损失0.2，准确率在%95或更高，因为我在不止一个时期得到了这个值，我的问题是：
1-列车组或验证组是否提前停车？
2-如果在验证集上，我是否应该为每一个具有火车组丢失和准确性的时代打印验证损失和准确性？
3-你能给出一个想法，用一段代码来做早期停止，而不是在keras中，因为我使用tensorflow而不是keras？
浏览 0提问于2019-01-25得票数 2
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如果我用tensorflow写一个模型，可能是任何CNN或ANN。我想知道如何发现我的架构或模型中是否有问题。例如。如果我的模型拟合不足或过拟合。如何绘制学习曲线、验证曲线和训练曲线，以及如何分析它们以发现我应该做些什么来提高测试数据的准确性。如何在tensorflow.Any aproach中做所有这些事情，以便在tensorflow中做到这一点，并告诉一些提示，以便在特定模型中找到正确的错误？
浏览 13提问于2018-09-01得票数 0
我正在训练一个分类模型来对细胞进行分类，我的模型基于本文：https://www.nature.com/articles/s41598-019-50010-9。由于我的数据集只包含10个图像，因此我执行了图像增强，以人为地将数据集的大小增加到3000个图像，然后将这些图像拆分为2400个训练图像和600个验证图像。 然而，虽然训练损失和准确性随着更多的迭代而改善，但验证损失迅速增加，而验证精度在0.0000e+00仍然停滞不前。 我的模型从一开始就严重地过度拟合了吗？ 我使用的代码如下： import keras
import tensorflow as tf
from tensorflow
浏览 301提问于2020-04-22得票数 3
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我编写了简单的代码来学习Keras：
from tensorflow import keras
def main():
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.cifar10.load_data()
model = keras.Sequential()
model.add(keras.layers.Conv2D(16, 3, padding='same', activation='relu'))
model.add(keras.layers.Flatten
浏览 1提问于2018-07-26得票数 0
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如何提高CNN分类中的f1评分
、、、、
我的项目是关于脑部mri扫描的分类。重要的是，我的模型更多的是假阳性，而不是假阴性，因为我正在处理医学数据。假性发现肿瘤比不发现更好。我的问题是如何提高F1的得分。
我尝试的是: 1)我低估了肿瘤类->，这使我的f1评分提高了1%。
数据集：
import os
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import classific
浏览 18提问于2022-01-17得票数 0
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2回答
联邦学习训练中的模型性能没有提高
、、、、
我跟随创建了一个图像分类实验(7个班)，目的是用TFF框架对3个数据仓进行分类器的训练。
在开始培训之前，我使用tff.learning.assign_weights_to_keras_model(model,state.model)将模型转换为tf keras模型，以便对验证集进行评估。不管标签是什么，模型只预测一个类。这是预期的，因为还没有进行培训的模式。然而，在每个联邦平均轮之后，我重复这个步骤，并且问题仍然存在。所有验证图像都被预测为一个类。我还保存了tf角模型的权重后，每一轮，并作出预测的测试集-没有变化。
我为检查问题的根源而采取的一些步骤如下：
检查tf角模型的权重是否在每一
浏览 9提问于2020-05-08得票数 3
1回答
我构建了一个Bi-LSTM模型，它试图根据给定的单词预测特定的类别。例如，“微笑”这个词应该由“友好”来预测。 然而，经过训练后，该模型每10个类别(总共1000个)有100个样本，在绘制准确性和损失时，这两种情况略有不稳定。为什么会发生这种情况？增加采样数会导致拟合不足。 模型 def build_model(vocab_size, embedding_dim=64, input_length=30):
print('\nbuilding the model...\n')
model = tf.keras.Sequential([
tf.k
浏览 78提问于2020-10-18得票数 1
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我正在尝试重新创建一个模型，并重新生成它发表的结果。我使用TF-2.0，我认为模型是用Theano后端编写的。该模型来自github中的这个，用于上下文。
我也不使用tensorflow-gpu，因为它不兼容我的硬件设置。
无论如何，一开始我遇到了很多错误，试图加载它的权重，甚至模型。当我意识到保存/加载函数只是搞砸了，我继续尝试只是加载和训练模型。由于我使用了Tensorflow，所以按照错误的说法，我修改了代码以使用'channels_last'格式或NHWC。
这是我的进口清单：
from __future__ import absolute_import
from __
浏览 0提问于2019-06-07得票数 2
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大家好，我是机器学习的新手。我用手机拍了一些照片，并用它训练了一个神经网络来识别我的脸。但当我运行预测python文件时。出现以下错误。我试着在互联网上搜索，寻找解决方案，但没有效果。查看错误: ValueError:图层顺序的输入0与图层不兼容:输入形状的轴-1应具有值3，但收到的输入形状为None，224,224，1
以下是训练代码
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from tensorflow.keras.applications import MobileNetV2
浏览 3提问于2021-05-03得票数 0
训练完成后，我在我的网络上做了预测，我想计算我的模型的“精度”和“召回率”，然后将其发送到"tensorboard“的日志文件中，以显示曲线图。在训练时，我将"tensorboard“函数作为回调发送给keras。但是训练结束后，我不知道如何将更多的数据添加到tensorboard中进行绘制。我使用keras进行编码，使用tensorflow作为其后端。
浏览 5提问于2018-08-24得票数 1
1回答
在Tensorflow 2中，在用tf.saved_model.load(my_model)加载保存的模型之后，如何使用相同的模型(而不是图)运行多个预测？
我正在使用多处理包中的Pool类。在加载模型之前，在helper方法中导入tensorflow和keras没有帮助：
import tensorflow as tf
import keras
tf.saved_model.load(my_model)
错误码：
'Loader._recreate_base_user_object.._UserObject'不能选择本地对象
浏览 5提问于2020-02-14得票数 0
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Keras二进制分类器教程示例只提供了50%的验证精度。对于二值分类，未经训练的分类器本身可以获得近50%的分类精度.
这个例子直接来自于
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow_core.python.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout
np.random.seed(10)
# Genera
浏览 4提问于2019-12-01得票数 1
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大家好，我尝试使用以下代码将我的模型从.h5(keras)转换为.tflite
import tensorflow as tf
keras_model = tf.keras.models.load_model("model06.h5")
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(keras_model)
tflite_model = converter.convert()
with open('model06.tflite', 'wb') as f:
f.write(tfl
浏览 34提问于2021-05-12得票数 0
2回答
我对Keras/Tensorflow字段有点陌生，目前正在尝试通过使用已有的教程模型来学习keras，然后尝试对它们进行修改。我选择了一个图像分类任务，因为这是我所需要的，因为如果我有足够的时间去处理所有的事情;)
情景：，我收集了20k的室内和室外公寓和房屋的照片，把它们分类为室内/室外图片。我使用并逐步修改的模型现在的准确度为95.2%，但我想尝试达到一个更高的精度。
问题：在我的PC上运行，大约需要24小时才能运行50个历次的训练和测试，批量大小为128个，图片为256x256。这意味着，对模型的修改是否会导致结果的合理改进，这就需要无尽的检查。
例如，较低的批次大小，较小的图片或较少的
浏览 3提问于2020-12-31得票数 0
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2回答
对于以下问题，我没有找到任何答案：
在加载已保存的Keras模型后，是否有方法打印出经过训练的模型精度、总模型损失和模型评估精度？
from keras.models import load_model
m = load_model.load("lstm_model_01.hd5")
我检查了m的所有可调用方法，但没有找到我要找的东西。
浏览 0提问于2018-03-07得票数 2
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我使用带有Tensorflow后端的Keras训练了一个图像分类模型。该模型在验证数据集和测试数据上都取得了很好的精度，我将整个模型保存为.h5格式，这是我的检查点回调。
checkpoint = ModelCheckpoint(model_name+".h5", monitor='val_acc', verbose=1, save_best_only=True, save_weights_only=False, mode='auto', period=1)。
因为我希望在Android上使用这个模型，所以我用角化_至_丹索尔·弗洛。将模型重新冻
浏览 0提问于2019-09-13得票数 4
几周前，我正在做一个项目，我安装了一个较旧版本的tensorflow，试图解决我遇到的一个问题。它没有像我所希望的那样工作，我安装了tensorflow的最新版本，但是现在我经常收到与tensorflow过时相关的错误消息。他们没有停止程序的执行，但他们在那里。据我所知，我已经安装了最近的版本，但我想我一定是遗漏了什么。这是我得到的一个错误的例子：WARNING: tensorflow: Can save best model only with val_loss available, skipping。当我试图使用ModelCheckpoint保存一个keras模型时，就会发生这种情况。当我
浏览 2提问于2020-08-18得票数 0
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我使用下面的代码来训练我的模型，这应该是为了检测猫和狗。当我训练它的时候，每次它给出一个不同的预测分数，输出大部分都是错误的。这是我的密码
#Imports
import os
from PIL import Image
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D, MaxPooling2D, Dropout
fro
浏览 2提问于2021-01-02得票数 0
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我在看。我用这段代码构建并训练了一个回归模型，它来自于和。我正在使用所有的培训数据(没有培训/测试分割)：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.pipeline import
浏览 1提问于2020-01-30得票数 0
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2回答
我正在用tensorflow训练以下NN：
def build_model():
inputs_layers = []
concat_layers= []
for k in range(k_i, k_f+1):
kmers = train_datasets[k].shape[1]
unique_kmers = train_datasets[k].shape[2]
input = Input(shape=(kmers, unique_kmers))
inputs_layers.append(input)
x = Dense(4, activ
浏览 6提问于2022-02-21得票数 0
2回答
我用keras和tensorflow后端建立了顺序模型。正如你在图片上看到的，模型使用所有的核心，但没有一个100%。我想知道，如何使keras+tf 100%地利用每一个核心。
我试着从头开始构建tensorflow并重新安装，但是没有帮助。
浏览 2提问于2017-04-20得票数 7
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有谁能解释一下将keras模型(保存的模型格式)冻结为.pb格式的TensorFlow 2格式的过程吗？创建了一个示例mobilenet keras模型并以保存的模型格式将其保存到磁盘中。
import tensorflow as tf
#Tensorflow version: 2.7.0
model = tf.keras.applications.mobilenet.MobileNet(
include_top=True,
weights='imagenet',
input_tensor=None,
poo
浏览 5提问于2021-12-16得票数 0
我使用Keras(2.2.2)、python(3.6)、tensorflow(1.9.0)构建了一个自定义皮肤癌分类系统。
这是我得到的训练精度、验证精度和验证损失图(在x轴上给出的历元)。
，我的模型在60年后是否安全？
，我们能不能说我们已经达到了全局极小值，只是在那里振荡呢?
浏览 0提问于2018-12-12得票数 0
我遇到了一个问题，我将keras模型转换为tensorflow lite格式，但是一旦我这样做了，转换后的模型的精度就会显着下降。该模型是一个相当简单的自然语言处理模型。在转换之前，模型的准确率约为96%，但一旦转换为tensorflow lite格式(没有任何优化)，准确率就会下降到20%左右。这是一个可笑的性能下降，所以我想知道这是可能发生的事情，还是我做错了什么？我在运行debian的beaglebone SBC上运行tflite模型，并在python上运行推论。 我的tflite转换代码： converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras
浏览 149提问于2021-01-15得票数 3
我的keras模板正在为我训练的每一个最佳时间生成一个检查点。
然而，我的互联网下降，当加载我的最后一个检查点和重新开始训练从上一季(使用initial_epoch)，准确性从89.1 (加载模型值)下降到83.6在第一季的新培训。在恢复(重新启动)培训时，这是正常行为吗？因为当我的网络崩溃的时候，它已经进入了第30季，而且精确度也没有下降，也没有明显的改善，因此没有产生任何新的检查点，迫使我回到几个时代。
提前谢谢你的帮助。
浏览 6提问于2019-11-04得票数 0
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我有两个类，每个类有3个图像。我在Keras中尝试了这段代码。
trainingDataGenerator = ImageDataGenerator()
trainGenerator = trainingDataGenerator.flow_from_directory(
trainingDataDir,
target_size=(28, 28),
batch_size = 1,
seed=7,
浏览 1提问于2017-07-15得票数 1
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我正在尝试重新培训“盗梦空间”V3，在ImageNet数据集上进行预培训。
* Keras (使用Tensorflow后端)*
我使用Keras(tensorflow后端)使用以下代码重新培训了盗梦空间V3：
# SETUP MODEL
CLASSES = 3
base_model = InceptionV3(weights='imagenet', include_top=False)
x=base_model.output
x=GlobalAveragePooling2D()(x)
preds=Dense(CLASSES,activation='softmax'
浏览 1提问于2019-04-22得票数 0
有时我在数据上遇到麻烦，当我重新启动fit (使用shuffle=true)时，我有时会得到一个很好的匹配。
见我先前的问题：
为什么我的模型有时不能很好地从相同的数据中学习？
作为一个工作周围，我想要自动重启的拟合过程，如果损失是高后x期。我怎样才能做到这一点？
以下是一个简化的结构：
def train_till_good():
# Some loop around train()
def train():
load_data()
model = VerySimpleNet2();
checkpoint = keras.callbacks.ModelC
浏览 0提问于2019-11-04得票数 0
这里有一个使用tensorflow.keras.datasets.imdb数据的代码，将我的数据分割为训练和验证(第45-50行)，所以我的训练数据和训练标签是ndarray (15000，)。在训练我的模型时，我可以看到模型没有在整个数据集中迭代，我的准确率达到了49.8%
我跟踪了这段视频：并输入了相同的程序。这就是我在训练模特时所看到的：
守则：
from tensorflow import keras
import numpy as np
# Loading data
data = keras.datasets.imdb
(train_data, train_labels),
浏览 3提问于2021-03-04得票数 0
我使用了大约4600张训练X光图像，按70:30的比例分割。我以为我有一个很好的训练样本集，但模型出其不意。下面是描绘模型性能的图表。
我的CCN看起来如下：
INPUT_SHAPE = (224, 224, 3)
inp = tensorflow.keras.layers.Input(shape=INPUT_SHAPE)
conv1 = tensorflow.keras.layers.Conv2D(16, kernel_size=(3, 3), activation='relu', padding='same')(inp)
pool1 = tensorflo
浏览 7提问于2020-08-29得票数 0
我正在实现一个机器学习模块，它应该在Raspberry Pi中运行，目前在不同的服务之间共享。我的想法是在设备中只存储负责检索ML模块的输入并执行预测的代码，以及包含已使用Keras拟合的神经网络模型的文件。换句话说，如果我的目的只是在训练的模型上执行预测，而不是训练新的模型，我希望避免安装所有的Keras/Tensorflow包和依赖项。有没有办法做到这一点？有没有轻量级的库允许加载神经网络的模型(具有所有的权重和偏差设置)，并在给定输入的情况下执行预测？
我现在能够做的就是在Raspberry Pi中加载一个包含模型、权重和偏差的".h5“文件，但我仍然必须通过Keras声明模型的
浏览 14提问于2019-05-22得票数 1
我想保存虚拟的tensorflow模型，以便稍后与tensorflow服务一起使用。我尝试使用以下代码片段来准备这样的模型：
import tensorflow as tf
input0 = tf.keras.Input(shape=[2], name="input_0", dtype="int32")
input1 = tf.keras.Input(shape=[2], name="input_1", dtype="int32")
output = tf.keras.layers.Add()([input0, input1])
浏览 4提问于2022-09-28得票数 0
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我的Keras-Tensorflow模型的行为如下图所示。我可以看到训练和验证损失表现良好，但训练和验证的准确性相当不正常。我认为验证数据集可能比训练集更容易。因此，我得到了很高的验证准确率。我期待着你的善意的建议。
<code>B0</code>
浏览 16提问于2020-03-18得票数 0
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(我用的是Tensorflow 1.8.0 .)
没有提到保存顺序模型与从functional创建的模型之间的区别。但是，以下所有代码块都失败了：
import tensorflow as tf
net = tf.keras.models.Model()
net.save('file')
或
import tensorflow as tf
net = tf.keras.models.Model()
print(net.to_json())
或
import tensorflow as tf
net = tf.keras.models.Model()
print(net.to_y
浏览 1提问于2018-06-23得票数 3
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如果我使用Keras回调ModelCheckpoint，并将save_best_only = True和period=3放在一起，那么如何保存模型？3周期后，它保存了最好的结果从那3个周期，还是它只是保存最好的一个所有时代？
我使用的一段代码：
mcp = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint("my_model.h5", monitor="val_accuracy",
save_best_only=True, period=3)
浏览 10提问于2020-07-21得票数 3
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我想使用来自imagenet的预先训练的InceptionV3权重来构建我的用于汽车分类的修改后的CNN。该数据集来自斯坦福大学，有196个类别需要分类。我在导入时不包括顶部，这样我就可以添加最后一个有196个神经元的致密层。我尝试了很多变化，但val_acc不会超过45%。
该数据集包括8103个要训练的图像和8000个要验证的图像。
我想使用迁移学习，这就是为什么我尝试使用预先训练的权重。
就像这样，我正在构建我的训练和验证批次。
train_data_gen = image_generator_train.flow_from_directory(directory=str(data_di
浏览 1提问于2020-07-08得票数 1
我见过一些帖子在一对一的样本上谈论Keras模型的训练.我也从这些帖子中了解到，Keras模型将更新模型权重，即使是在逐个训练的基础上。那么，在这种情况下，现在的问题是，我们如何提供验证拆分，以及我们如何绘制模型的验证图，因为我们不是将整个数据集提供给我们的模型，而是逐行提供数据集？
reduce_lr = tf.keras.callbacks.LearningRateScheduler(lambda x: 1e-3 * 0.90 ** x)
model.compile(optimizer=keras.optimizers.Adam(clipnorm=1.0, clipvalue=0.5),
浏览 1提问于2021-08-14得票数 1
回答已采纳
2回答
我有一个代码来训练MNIST数据集来处理街景门牌号项目，但是当我运行代码时，acc = 0,1
导入库和模块
import numpy as np
np.random.seed(123) # for reproducibility
from keras import backend as K
K.set_image_dim_ordering('th')
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Fl
浏览 1提问于2019-05-09得票数 0
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