例如，我已经看到imagenet有更多的类，但是我找不到一个经过训练的模型来检测imagenet类。
我正在python上编程，我想避免自己重新训练网络来检测更多的类。编辑:我现在已经找到了一个很好的方法，LVIS数据集有1200个用于检测的类，并且正在使用来自coco的图像(他们重新标记了它们)。在facebookai的detectron2中有一个很好的模型。
浏览 0提问于2020-09-03得票数 4
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我目前正尝试在我的TensorFlow程序中使用预先训练好的ResNet50模型。在运行训练python脚本时，我没有得到明确的指示，表明它正在使用ResNet。下面是我的训练脚本中使用ResNet的代码片段：final_model = build_mode
浏览 0提问于2021-01-16得票数 0
我想使用TensorFlow2.0在几个GPU上训练一个模型。在分布式培训(https://www.tensorflow.org/guide/distributed_training)的tensorflow教程中，tf.data数据生成器转换为分布式数据集，如下所示： dist_dataset = mirrored_strategy.experimental_distribute_dataset
浏览 35提问于2019-12-05得票数 5
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我使用mmdnn将两个模型(vgg16和resnet50)从带有TensorFlow后端(来自as model.save文件)的Keras转换为PyTorch。这是通过以下方式完成的：
A = imp.load_source('MainModel','/weights/keras</
浏览 4提问于2021-06-16得票数 6
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我正在将python代码从keras命名空间转换为tf.keras。它训练Resnet50。新的Model.fit()方法找不到我的简单生成器的适配器，validation_data甚至不再支持生成器。因此，我尝试使用tensorflow.data.Dataset.from_generator方法将其转换为Dataset。 图像是灰度的，存储在原始字节中--一个字节对应一个像素。接下来，我将把它转换为</em
浏览 41提问于2020-06-15得票数 1
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使用预先训练的Keras图像分类器尝试TensorFlow Lite，在将H5转换为tflite格式之后，我的预测会变得更糟。这是预期的行为(例如重量量化)，bug，还是我在使用解释器时忘记了什么？示例from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50, preprocess_input, decode
浏览 1提问于2018-08-22得票数 1
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我创建了一个数据生成器类的两个实例，扩展自keras序列类，一个用于训练，另一个用于验证数据。然而，在我的源代码级别上，我只能看到验证生成器在每个时期之间重复迭代。我看不到训练发电机。因此，我可以通过浏览keras中的各种函数来收集，我编写的数据生成器填充了一个较低级别的tensorflow数据集，然后该数据集在每个时期进行迭代
浏览 26提问于2021-02-11得票数 0
我有一个数据生成器，我可以从中生成训练图像。我想使用这个Python数据生成器将数据提供给Tensorflow模型，但我不知道如何将生成器转换为Tensorflow张量。我正在寻找类似于Keras的fit_generator()函数的东西。
谢谢!
浏览 13提问于2017-12-23得票数 4
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我正在使用DAIC音频和视频摘录数据集来检测抑郁症.在训练音频文件时，它有三个输入: eGeMAPS、MFCC和DENSENET数组。它们被输入到BLSTM模型中。我看到数据被下载到本地节点并创建了NumPy数组。OOM发生在批处理开始时。
我尝试只使用一个输入(eGeMaps)运行模型，但遇到内存问题。我的问题是，是否有一种方法可以批量加载NumPy文件，类似于图像数据集？我尝试将输入分割成单独的数据文件，并使用张量数据集<
浏览 0提问于2021-01-27得票数 0
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早些时候，我在后端keras==2.3.1中使用tensorflow==1.13.1。现在，我转向了tensorflow==2.0.0，因为keras已经与tensorflow合并了。我将代码替换为tf.keras而不是keras。
但是，现在提取的特征与先前提取的特征不一样。ResNet是一种独立于tensorflow/keras，甚至不依赖于tensorflow&#x
浏览 0提问于2020-01-17得票数 4
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我将tensorflow.keras.utils.Sequence子类为自定义生成器，因为我使用存储在HDF5文件中的大型数据集。直到tensorflow 1.13，一切都很好.但是在对TF2.2进行更新之后，它开始拼写“警告: TensorFlow :multiprocessing可能与TensorFlow发生严重的交互，导致不确定的死锁对于高性能的数据管道，建议使用tf.data。”
如果我将多
浏览 1提问于2020-07-30得票数 0
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我们使用我们自己的数据集，使用14000张图像作为训练集，5261张图像作为验证集，尝试了使用Keras ResNet50应用程序(Tensorflow作为后端)的迁移学习。Keras版本: 2.1.6代码(用于训练和验证的相同数据集)如下所示，
浏览 2提问于2018-05-22得票数 3
我使用keras(tensorflow)使用tensorflow.keras.preprocessing.text.one_hot将文本转换为编码。我已经将它用于训练数据集，如下所示onehot_repr但是，当我使用on
浏览 0提问于2021-02-23得票数 0
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TensorFlow在单个张量上有2GB的长期限制.这意味着你不能在一次超过2GB的数据上训练你的模型。现在推荐的方法是使用Keras (关于tensorflow.org的所有教程都使用它)。而且，对于Keras，没有tf.Graph()，没有tf.Session()，也没有run() (至少没有一个是用户可以轻易看到的)。
如何使上述代码与Keras一起工作？
浏览 3提问于2018-12-26得票数 1
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我正在不同维度的图像堆栈上训练一个深度学习模型。(Shape = [Batch, None, 256, 256, 1])，其中None可以是可变的。我使用tf.RaggedTensor.merge_dimsions(0,1)将参差不齐的张量转换为[None, 256, 256, 1]的形状，以运行到预先训练的keras CNN模型中。TypeError: the object of type 'RaggedTensor' has no len()
当我在KerasLa
浏览 1提问于2021-08-03得票数 3
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这是我的代码，以便将resnet50模型与此模型(我想在数据集上进行培训)连接起来。我想在代码中冻结resnet50模型的层(参见Trainable=false)。这里我介绍了resnet 50模型import tensorflow.kerasfrom tensorflow.keras.applications.resnet50import ResN
浏览 0提问于2019-12-27得票数 1
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我正在使用resnet50模型( https://keras.io/applications/#classify-imagenet-classes-with-resnet50 )和使用keras的预先训练好的数据库但是现在，我有了自己的数据集的图像数据和标签数据。 当我将图像传递给resnet50模型时，它会返回已经训练好的imagenet标
浏览 23提问于2019-09-04得票数 1
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X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size = 0.3, stratify = Y)它的意思是:该方法将以0.3 : 0.7的比例拆分数据，并尝试使两个数据中标签的百分比相等。有没有与此相对应的keras？
浏览 5提问于2018-02-01得票数 12
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组合两个数据生成器来训练CNN
、、、、
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。
我的问题是，如何结合来自两个生成器的数据来训练模型。
浏览 1提问于2020-03-21得票数 0
我已经开发了一个Keras模型，该模型在自定义图像数据集上进行训练，在发送输入图像时，它可以很好地处理对象检测和检测到的对象的掩蔽。我也有我训练过的模型，使用Tensorflow和Mask RCNN。因此，在将Keras或Tensorflow模型转换为CoreML时，任何帮助。我已经尝试并成功地将Tensorflow模型转换为CoreML，但该模型不支持Mask
浏览 1提问于2020-04-07得票数 0
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