我不知道如何导入Tensorflow 2的内置数据集。他们的文档不是很直观,我习惯于使用csvs。
如何让“泰坦尼克号”数据集与基本模型一起工作?有没有好的资源可以学习Tensorflow的API来流水线化他们的数据集?
对于下面的代码,我得到了错误: ValueError: Layer sequential_54需要1个输入,但它收到了13个输入张量
import tensorflow as tf
import tensorflow_datasets as tfds
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
data = tfds.load(
我已经测试了一个在二进制分类上工作良好的CNN,但当我将输出层从1更改为5,并为其提供具有5个标签的数据时,它会抛出错误: ValueError: logits和labels必须具有相同的形状((None,5) vs (None,1)) 每个样本都是一个190x8矩阵,标签在0到4之间 我的代码如下所示: testingData = loadmat('C:/Users/timwa/Desktop/Sundhedsteknologi/10.Semester/SegmentedData/Rune/Samlet/RuneStaticData19.mat') # For small
因此,我正在为Keras做MNIST时尚示例。在我为它编写的程序中,我不需要使用"to_categorical“来对我的数据进行热编码,它仍然有效。当我尝试对它进行热编码时,它不起作用。我搞不懂为什么会发生这种情况,因为通常一个人应该对他们的输出进行正确的编码?如果有人能帮助澄清这一点,那就太好了! from tensorflow.keras.datasets import fashion_mnist
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.layers im
我正在使用TensorFlow对象检测API来训练我自己的自定义数据集,并为此准备注释。我从我的预培训的SSD初始网络的配置文件中看到,在训练期间,图像的大小被缩小到300 x 300。我怀疑调整大小现在是否会根据注释改变我的对象的位置?我的意思是,现在xmin,ymin的宽度和边框的高度都会不同,因为它调整了尺寸。我是否应该在调整大小的图片上标注(在训练前自己调整大小?)还是我训练的原版?
我正在尝试运行一个CNN,对150个不同的精灵宝可梦角色进行分类。尽管我尽了最大的努力,我还是不断地收到这个错误:ValueError: Shapes (None, 1) and (None, 150) are incompatible。我尝试了一次热编码我的标签(也许我做错了?),但没有骰子。我知道这是一个很受欢迎的问题,但我似乎在网上找不到适合我的解决方案。下面是相关代码(我没有在这里包含导入): data_dir='/Users/liatkatz/Downloads/PokemonData'
classes=[]
for i in os.listdir(data_dir
我实现了文本分类的fastText,链接我想知道精度@1或P@5是什么意思?我做了一个二进制分类,但我测试了不同的数字,我不明白结果:
haos-mbp:fastText hao$ ./fasttext test trainmodel.bin train.valid 2
N 312
P@2 0.5
R@2 1
Number of examples: 312
haos-mbp:fastText hao$ ./fasttext test trainmodel.bin train.valid 1
N 312
P@1 0.712
R@1 0.712
Number of examples: 31
我已经安装了Spacy和en_core_web_sm数据。如果我尝试在随机新闻文章中提取个人信息的代码,我得到大约50%的正确数据。其余的都有问题和错误。
import spacy
import io
from spacy.en import English
from spacy.parts_of_speech import NOUN
from spacy.parts_of_speech import ADP as PREP
nlp = English()
ents = list(doc.ents)
for entity in ents:
if entity.label_ == &
我使用tensorflow.examples.tutorials.mnist训练有5个隐藏层的nn。
这就是我训练神经网络的方法:
with tf.Session() as sess:
init.run()
for epoch in range(n_epochs):
for iteration in range(len(mnist.test.labels)//batch_size):
X_batch, y_batch = mnist.train.next_batch(batch_size)
sess.run(training_op, feed_dict=