我已经创建了这个神经网络encoder_input = Input(shape=(1,height, width))encoder_output = Conv2D(128, (3,3), activation='relu', padding')(encoder_output)
encoder_output
浏览 14提问于2020-05-15得票数 1
以下是模型： tf.keras.layers.Conv2D(filters = 64, kernel_size = (5,5(pool_size=(2,2)), tf.keras</e
浏览 12提问于2020-05-14得票数 13
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我使用corelTools4.0将Keras模型转换为MLModel，但效果有限。输出{名称：“标识”类型{ imageType {宽度: 2048高度: 2048 colorSpaceConv2D输出层添加一个输出形状，因为它有多个具有不同形状的入站节点。Tensor("SR/Iden
浏览 2提问于2020-07-21得票数 1
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按照惯例，图像张量总是三维的:一维表示其height，一个表示其width，另一个表示其color channel。它的形状看起来像(height, width, color)。例如，128个大小为256x256的彩色图像可以存储在形状为(128, 256, 256, 3)的4D张量中。颜色通道在这里表示RGB颜色。另一个例子，128个灰度图像存储在一个4D张量的形状(128, 256, 256, 1)。颜色可以编码为8位整数。
对于第二个例子，最后一个维度是一个只包含一个元素的向量。编辑:我的输入层是一
浏览 1提问于2019-03-15得票数 6
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我有一个包含灰度图像的数据集，我想对它们进行最先进的CNN培训。我非常想微调一个预先训练过的模型(像那些)。问题是，我可以找到的几乎所有模型都是在包含RGB图像的ImageNet数据集上进行训练的。我不能使用其中的一个模型，因为在我的例子中，它们的输入层需要一批形状(batch_size, height, width, 3)或(64, 224, 224, 3)，但是我的图像批处理是(64, 224我已经考虑过在加载了权重并添加了自己的输入层之后，删除输
浏览 2提问于2018-08-24得票数 78
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我正在尝试使用fashion_mnist层对Conv2D数据集进行分类，正如我所知，可以使用以下代码轻松地进行分类： tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras</e
浏览 6提问于2022-04-28得票数 1
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我创建了一个这样的模型： def CreateModel(optimizer=optimizer, loss=loss, learn_rate=learn_rate, activity_regularizer(), keras.metrics.FalsePositives(), keras.metrics.Precision(), keras.metrics.Recall()])
return model我的输入由300张9x21灰度图像组成。在没有Conv2D
浏览 41提问于2020-10-28得票数 1
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我正在从事一个针对MNIST数据集的玩具Keras/Tensorflow项目。我想要建立一个类似于2D卷积网络的东西，但是我想要产生一个密集的向量表示，而不是一堆滤波器。下面是一个用于为输入的3x3子示例创建自动编码器的模型的示例：model.add(Flatten(input_shape=(3, 3)))
model.add我想弄清楚的是如何在我的2D图像上复制/平铺这个模型的前三层。我希望拥有C
浏览 2提问于2020-06-17得票数 0
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那么CNN就可以说，如果我在CNN上放的新图片是平等的还是不平等的。为此，我通过cv2将图像连在一起，这样我就可以获得形状(330、530、6)( rgb)的图像，或者类似于灰度(330、530、2)的图像。我在处理keras序列模型。有没有办法在不改变一切的情况下将这两种模式连接起来？因为我在fit方法中给出了数据，所以我不确定如何将这两个数据交给每个模型。
浏览 3提问于2020-08-11得票数 2
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我有一段代码用于以前版本的Keras，但是在Keras2.2中，我在将一个没有足够层的模型加载到更大的模型时出错了：from keras.layers import MaxPooling2D, AveragePooling2D, Conv2Dfrom keras.layers.normalization importkernel_size =
浏览 0提问于2019-01-27得票数 0
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我在Udemy中学习了一个关于Tensorflow 2.0的类，并将其应用于图像数据集。无论如何，类代码库中典型的卷积层如下所示：是否可以在相同的层中添加多个过滤器，比如大小：kernel_size=2、kernel_size=3、kernel_size=4和kernel_s
浏览 0提问于2019-08-10得票数 1
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很抱歉提出了一个非常基本的问题(我是Keras的新手)。我想知道Keras如何为每个层计算早期(在拟合之前)的参数数，尽管model.summary显示在这个阶段仍然没有值的维度。本文给出了一个C5_reduced层在RetinaNet中的应用实例，它是由Resnet50的C5层提供的。C5_reduced是基于这个特定层的model.summary：
C5_reduced (
浏览 4提问于2021-01-29得票数 0
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)
model = tf.keras.layers.TimeDistributed在LSTM层上的单元数被尝试了不同的值(从1开始到现在的16，我有最好的performance.)Came跨权正则化技术，并试图实现它们，如上面的代码所示，因此我尝试将它们放在不同的层(我需要知道我需要使用它的技术是什么我的数
浏览 3提问于2021-05-24得票数 0
我认为，如果我有一个binary-classification问题，那么我应该总是只有一个节点在最后一层，因为最后一层必须决定分类。但是，在下面的代码中，这不是真的。让我们下载披萨/牛排数据集(图像数据集)，并使用ImageDataGenerator准备数据import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layersimport Input, Dense, Dropout, Conv2D</em
浏览 6提问于2022-05-23得票数 0
我正在使用多个cNNs在移动设备上运行。如果我从头开始创建这些cNNs (黑色n白色，256x256)，我能够生成一个大约10 on的二进制分类模型，这是一个在模型设备上工作的很好的大小。然而，使用传输学习(如VG16图像集)提供了更好的分类精度。但是，型号更接近100毫巴！这是从零开始的10倍。我必须从零抓取那些灰度图像，并将它们转换到3通道，这占了部分大小。此外，冻结较少的层，如10层，而不是14层</e
浏览 0提问于2018-07-30得票数 0
我想在pytorch中创建一个用于二进制图像分类的完全卷积网络，它可以采用动态输入图像大小，但从概念上讲，我不太理解将最终层从完全连接层更改为卷积层的想法。假设我有一张16x16x1的图像作为CNN的输入。经过几次卷积后，输出为16x16x32。如果使用完全连接的层，我可以通过创建16*16*32权重并将其提供给单个神经元来产生单值输出。
浏览 25提问于2019-03-09得票数 0
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如何为CNN建立图像数据集？
、、、、
我不明白图像是如何被输入CNN的。如果我有一个包含几千张图像的目录，我需要采取哪些步骤才能将它们输入到一个神经网络(例如调整大小、灰度、标签等)？我不明白图像的标记是如何工作的。这个数据集到底是什么样子？或者你能不能一点也不看(就像一张桌子)？
浏览 0提问于2019-04-02得票数 4
我想使用keras.applications.resnet50来训练一个模型。 但在我的数据中，它们不仅仅是图像，在表格中还有一些变量项。我看到keras的文档，keras.layers.concatenate可以在我扁平化图像项后将两层结合在一起。 但是keras.applications.resnet50不能连接变量项。如何在预训练模型的基础上定制层？下面是我的演示代码： import keras</em
浏览 25提问于2019-01-16得票数 1
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如何在MNIST数据集上训练后使用cnn预测我自己的图像(目录中)？我知道我可以使用“model.predict(X_test)”对测试集图像进行预测，但是如何预测自己的图像呢？from keras.models import Sequentialimport matplotlib.pyplotas plt
from <
浏览 0提问于2019-01-19得票数 0
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目前，我正试图将ONNX model导入到Keras，以便对大小为1x1x200x200的灰度图像的数据集进行培训。但是，当我将onnx模型转换为Keras时，可以使用模型的输入层被更改为?x1x200x200作为.h5 model。当转换回.onnx文件时，输入层已更改为Nx1x200x200。
在试图训练模型时起作用，但是当使用ONNX .将经过训练的神经网络部署到C++代码时，更改的输入层会导致
浏览 4提问于2020-06-25得票数 2
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