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1
回答
将多个ImageDataGenerators
的
输出
组合成一个张量
python
、
tensorflow
、
keras
假设我想在
两个
preprocessing_functions中将
两个
不同
的
ImageDataGenerator
应用到一个图像中,然后将这些
输出
连接到一个张量
来
训练
模型
。也就是说,如果我有RGB图像,我
的
模型
将期望
输入
张量中
的
六个通道,因为我想连接
两个
生成器
的
输出
(每个都有3个通道)。( preprocessing_fu
浏览 0
提问于2019-09-11
得票数 1
1
回答
狗vs猫:数据是
如何
标注
的
?
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
deep-learning
我正在构建一个狗与猫
的
分类器,但找不到分类数据存在
的
位置。在kaggle上
的
激烈竞争中,数据存在于存活
的
(0或1)列中。from
keras
import models model.add(layers.Conv2Dimport
ImageDataGener
浏览 3
提问于2018-09-06
得票数 2
3
回答
用图像数据发生器对角星
模型
进行评价
python
、
tensorflow
、
keras
因此,我
使用
ImageDataGenerator
通过调用fit_generator
方法
并将
ImageDataGenerator
对象传递给它
来
训练
Keras
模型
。现在,我想用相同
的
ImageDataGenerator
对象
来
计算
模型
。但我想我漏掉了什么。我有
两个
变量
的
数据, ck_train =
ImageDataGenerator
浏览 2
提问于2019-11-01
得票数 2
回答已采纳
1
回答
如何
使用
具有
两个
输入
和
两个
输出
并
使用
两个
ImageDataGenerator
方法
(
flow_from_directory
)
的
函数
API
来
训练
Keras
模型
python
、
tensorflow
、
keras
、
image-preprocessing
我想
使用
函数
式
Keras
API
创建一个
模型
,该
模型
将有
两个
输入
和
两个
输出
。该
模型
将
使用
ImageDataGenerator
.flow_from_directory()
方法
的
两个
实例从
两个
不同
的
目录(分别为inputs1
和
inputs2 )
浏览 29
提问于2019-10-18
得票数 2
回答已采纳
4
回答
当
使用
数据增强时,可以只
使用
原始图像进行验证吗?
neural-network
、
deep-learning
、
image-classification
、
image-recognition
、
data-augmentation
我正在研究一种多分类
的
深度学习算法,我变得非常过火:我
的
模型
应该是对17个不同品牌
的
太阳镜进行分类,但是我只有来自每个品牌
的
大约400个图像,所以我创建了一个文件夹,其中包含了数据增强
的
x3次数,用这些参数生成图像: rotation_range=30, height_shift_range,
浏览 0
提问于2018-11-19
得票数 7
回答已采纳
1
回答
如何
应用tf.
keras
.utils.image_dataset_from_directory进行交叉验证
python
、
tensorflow
、
keras
、
k-fold
我
的
目标是应用k倍交叉验证
来
训练
VGG19
模型
.为了做到这一点,我
使用
以下代码从目录读取图像:data_dir = pathlib.Path(os.getcwd() +因此,我决定
使用
ImageDataGenerator
和
flow_from_directory
来
读取图像。但据我所知,为了
使用
flow_from_directory
浏览 8
提问于2022-03-30
得票数 2
3
回答
Keras
:
如何
对不同类型
的
多个
输出
使用
fit_generator
python
、
deep-learning
、
keras
在
使用
Functional
的
Keras
模型
中,我需要调用fit_generator来
使用
ImageDataGenerator
对增强
的
图像数据进行
训练
。问题是我
的
模型
有
两个
输出
:我试图预测
的
掩码
和
一个二进制值。我
如何
才能做到这一
浏览 6
提问于2016-08-16
得票数 22
回答已采纳
1
回答
CNN:分割培训、测试、验证
和
保存培训进度
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
conv-neural-network
我正在为下列问题编写代码: 获得培训、验证
和
测试拆分设置。
如何
检查它们是否确实被正确设置(例如,没有数
浏览 5
提问于2021-07-08
得票数 0
回答已采纳
1
回答
仅在4个班级中
的
2个班级对EfficientNet进行再培训
keras
、
tensorflow
、
image-classification
、
supervised-learning
随着越来越多
的
真实世界
的
图像来自用户,我们看到更多
的
错误。是否可以通过增加更多
的
培训实例
来
提高性能呢?我已经将图像放入一个文件夹中,其中有4个子文件夹,每个类一个。
两个
是空
的
,
两个
是有图像
的
。
使用
Keras
ImageD
浏览 0
提问于2020-02-24
得票数 0
2
回答
在
Keras
中
使用
fit_generator
和
flow_from_directory
()时K折叠交叉验证
python
、
deep-learning
、
keras
、
tensorflow
、
cross-validation
我在我
的
深度学习
模型
中
使用
了
flow_from_directory
()
和
fit_generator,我想
使用
交叉验证
的
方法
来
训练
CNN
模型
。datagen =
ImageDataGenerator
(rotation_range=15,width_shift_range=0.2, height_shift_rangebatch
浏览 0
提问于2018-08-16
得票数 13
2
回答
如何
在不耗尽内存
的
情况下
使用
Tensorflow对CNN进行大量图像
训练
?
python
、
image
、
tensorflow
、
conv-neural-network
我正在尝试
使用
CNN对一些图像数据进行分类。我有大约38000张不同大小
的
图片(比如大约400x400px)。我最初只
使用
图像
的
一个子集,
并
使用
Open CV将它们加载到列表中,但现在我尝试
使用
所有图像,我
的
RAM用完了。在
训练
过程中处理大量数据
的
正确
方法
是什么,可以批量加载
和
训练
吗?如果是这样的话,是怎么做
的
? 我在Python Jupyter
浏览 0
提问于2020-11-25
得票数 0
1
回答
我应该
使用
evaluate_generator还是评估我
的
CNN
模型
?
python
、
tensorflow
、
keras
、
model-validation
、
data-augmentation
我正在
使用
keras
实现一个CNN
来
执行图像分类,并且我
使用
了.fit_generator()
方法
来
训练
模型
,直到验证了停止条件,我
使用
了下面的代码: validation_data = valid_data, validation_steps = valid_data.n // 98,epochs=50) 停下
浏览 2
提问于2020-09-01
得票数 3
回答已采纳
1
回答
如何
使用
keras
进行多标签多类分类
python
、
keras
、
classification
我有一个数据集,其中有6个可能
的
标签类型:我想修改这个问题,将标签分开,这样每个样本就可以独立地分类为远/近
和
小/中/小,每个分类
的
不同特征作为
输入
。我
的
第一个想法是为每个子标签
训练
两个
不同
的
模型
,然后制作一个自定义
函数
来加入预测,但我想知道在
Keras
框架中是否有更快
的
方法<
浏览 18
提问于2020-03-15
得票数 3
2
回答
组合
两个
数据生成器
来
训练
CNN
tensorflow
、
keras
、
dataset
、
generator
、
data-augmentation
我正在尝试
使用
我分成两部分
的
数据集
来
训练
模型
,对于每个部分,我
使用
keras
和
tensorflow创建不同
的
ImageDataGenerator
。面向所有人
的
tnx
浏览 1
提问于2020-03-21
得票数 0
2
回答
使用
相应
的
目录标记我们
的
灰度图像
python
、
deep-learning
、
conv-neural-network
我一直在尝试为我
的
CNN
模型
标记我
的
灰度图像。在这个阶段,我
的
目标是二进制分类(正常与故障条件)。我已经将我
的
图像分发到
两个
单独
的
文件夹(正常
和
错误),
并
希望在我
的
代码中
使用
相应
的
目录。但是,我没有找到
使用
目录标记灰度图像
的
资源。有人知道我们
如何
使用
目录
来
标记灰度图像吗?我也可以这样问我<em
浏览 2
提问于2021-02-06
得票数 1
1
回答
将
两个
训练
数据集应用于model.fit或将
两个
图像生成器
函数
的
结果组合用于我们
的
CNN
模型
image-processing
有人知道
如何
将
两个
训练
数据集应用到我们
的
CNN
模型
的
Model.fit部分吗?我可以用另一种方式问我
的
问题,我正在
使用
Kers中
的
Imagedata生成器
函数
将一些增强策略应用于我
的
图像,以增加我
的
训练
数据
的
数量。我想知道是否有一种简单
的
方法
,我们可以合并
两个
图像生成器
函数
<
浏览 18
提问于2021-03-12
得票数 0
1
回答
如何
在Tensorflow中找到最大化神经网络
输出
的
输入
tensorflow
、
keras
、
neural-network
、
tensorflow2.0
、
reinforcement-learning
我
使用
Tensorflow (2.4)
和
Keras
来
构建我
的
神经网络
模型
。它接受
两个
张量作为
输入
,
并
给出标量
输出
。网络已经经过
训练
,从现在开始,它
具有
固定
的
权重。在给定
两个
输入
之一
的
情况下,可以找到使
输出
值最大化
的
另一个
输入
的
值?提前谢谢你
浏览 0
提问于2021-04-07
得票数 0
1
回答
如何
在
使用
ImageDataGenerator
时随机分割图像数据集
python
、
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
、
ensemble-learning
/......b_image_2.jpg 我想随机地将
训练
集分成多个子集(最好是不同大小
的
子集),以便提供给多个套袋集成
的
深度学习
模型
。用于读取数据集
的
库是
keras
.preprocessing.image.
ImageDataGenerator
。我知道,
flow_from_directory
()可以通过将validation_split属性设置为True,将培训集划分为
两个
所需<em
浏览 2
提问于2021-08-17
得票数 0
1
回答
对
具有
相同目标值
的
多
输出
模型
使用
keras
api
python
、
machine-learning
、
keras
、
artificial-intelligence
在根据
的
多
输入
或多
输出
模型
的
情况下,可以
使用
如果b1
和
b2实际上是相同
的
目标值呢?也就是说,在几个初始层之后,
模型
有
两个
独立
的
“分支”,每个分支都应该给出相同
的
值。=[b1,b2]) 有没有比复制目标值更好/更好
的
拟合
方法
?model.fit(x_t
浏览 12
提问于2018-08-19
得票数 3
回答已采纳
3
回答
我可以仅仅
使用
flow()而不是
flow_from_directory
来
增强
Keras
中
的
图像
和
蒙版吗?
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
deep-learning
我一直在尝试
使用
Keras
训练
CNN,并将数据增强应用于一系列图像及其分割掩模。在线示例说明,为了做到这一点,我应该
使用
flow_from_directory
()创建
两个
独立
的
生成器,然后将它们压缩。但是,我是否可以只
使用
两个
numpy数组
来
存储图像
和
蒙版,
使用
flow()
函数
并
执行以下操作:d
浏览 0
提问于2018-08-02
得票数 3
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