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在尝试拟合我的模型时，我面临以下问题： ValueError: Input 0 of layer "model" is incompatible with the layer: expected shape=(None, 256, 96, 3), found shape=(None, 1, 8, 3, 512) 我的模型的详细信息如下： img_height = 96
#Get back the convolutional part of a VGG
浏览 151提问于2021-11-15得票数 0
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我可以在我训练模型的图像上得到类名。但是，如果我预测一个图像(比如没有经过训练但已经属于预训练模型(VGG16)的图像，我就无法得到它的类名)。我的场景:我使用了VGG16预先训练过的数据集，并添加了新的数据集(如徽标、星星、山丘等，这些数据集在VGG16 (比如说)中不存在)。现在我在这些数据集中训练了这个模型，当我预测一个图像时，它给出了正确
浏览 0提问于2019-07-03得票数 0
我希望你是好的，我有一个问题，我可以训练转移学习，就像在我的客户数据中接受过ImageNet培训的“ImageNet”模型一样，并为培训另一个客户数据而节省重量吗？我怎么能做到这一点，谢谢你的时间
浏览 3提问于2022-07-24得票数 -1
如果我在带有TensorFlow后端的Keras中使用该模型，是否应该绝对使用mode="tf"我希望Francois做得对，但是看看，他要么是他，要么是我对mode="tf"的使用错了。更新信息
@FalconUA向我介绍了，它有一个带有16层<
浏览 0提问于2018-10-31得票数 13
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我有一个Keras模型，它由不同的层组成。其中一个层实际上是另一个完整的模型。当那个层模型是VGG16时，我可以训练uber模型.这是model.summary()：当我简单地用VGG16交换EfficientNetB0 (一个小得多的模型！)时，我就不能再训练这个超级模型了。这是model.summary()：“啊，”你说，“一些可<em
浏览 6提问于2020-04-22得票数 2
我试着导入我从谷歌存储下载的vgg16 import cv2
from keras.models import Sequential, load_model
浏览 7提问于2020-11-14得票数 0
我正在研究VGG16模型在TensorFlow中。我的书房是。
它们都很好用。但是现在我想模拟案例2.的过程，尝试使用VGG16 16-A模型来进行CIFAR-10数据集的训练，但是我失败了，我
浏览 0提问于2018-11-26得票数 2
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我使用脑部MRI数据并将它们转换成jpg。然后使用VGG16进行训练。当我检查损失、准确性、验证损失和验证准确性时，我会看到下面的图表。
当我用不同角度的旋转来增加数据时，结果是相似的。我怎么才能摆脱它？是因为VGG16模型还是我的数据集？我还添加了我的模型的图表，从拉伸板，你可以检查。
浏览 0提问于2019-02-19得票数 3
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当我想使用预先训练的VGG16时，问题是期望shape=(None，224,224，3)，但是找到了shape=(32，28，28)。我能做些什么才能使用这个模型？或者我不应该对244x244像素以下的图像使用凸网？谢谢
浏览 1提问于2022-04-16得票数 1
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我建立并训练了一个基于vgg16网络的网络。在最初的网络中，我冻结了vgg16的所有层，只训练了最后4个层，这是我在vgg16末尾添加的。现在，我想通过改变可训练层来加载和重新训练这个模型，以使用我自己的权重，而不是ImageNet权重。最初，我试图通过使用以下代码更改vgg16的可训练层和模型权重来构建相同的模型。# Load
浏览 1提问于2019-01-05得票数 0
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我用4个VGG16 (不包括顶部)构建一个模型，然后将4个VGG16的4个输出连接起来形成一个密集层，紧接着是softmax层，所以我的模型有4个输入(4个图像)和1个输出(4个类)。我首先通过训练密集层并冻结VGG16中的层来进行迁移学习，这很好用。但是，在通过设置layer.trainable = True解冻VGG16层之后，我得到了以下错误：
tensorflow/core/platform/cpu_feature
浏览 2提问于2018-02-21得票数 1
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我通过Keras加载、扩展和训练了一个VGG16网络，然后将它保存到磁盘上：from keras import models)model.compile(...)model.save("saved_model.h5")from keras.models")最后一行将导致<em
浏览 2提问于2019-05-15得票数 1
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我建立了一个模型，其中包括一个预先学习的模型，然后是一些层，并添加到最后。一切运行良好，我可以在我的数据集上训练模型，并将经过训练的模型保存到文件中。但是，当我试图加载保存的模型时，我会得到以下错误。但是，在训练之前，我将输入的形状指定给模型，并确保得到的致密层将具有预定的形状。不知道如何解决这个问题impo
浏览 2提问于2020-11-17得票数 0
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我正在尝试使用keras进行图像分类。我想为我的项目加载一个已经训练好的模型(VGG16)。但是当我跑的时候我得到一个错误。ImportError: cannot import name 'abs'pip install --ignore-installed --upgrade ten
浏览 42提问于2018-07-24得票数 3
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我创建了一个微调网络，它使用vgg16作为基础。下面是5.4.2节，在用Python进行深度学习中可视化C0过滤器(这非常类似于Keras中可视化convnet 这里的指南)。指南只使用vgg16网络。我的优化模型使用vgg16模型作为基础，例如：图层(类型)输出形状Param # ===========================================: 16,812,867个不可训练
浏览 0提问于2018-05-12得票数 2
1回答
我的工作是手语检测使用VGG16预训练模型与灰度图像。当我试图运行model.fit命令时，我会得到以下错误。我已经有了RGB格式的图像，但是我想用它们作为灰度来检查它们是否与灰度一起工作。另外，这是我的模型命令这是我的mod
浏览 6提问于2022-06-10得票数 2
我正在尝试使用Keras和它预先构建的ImageNet CNN架构来做一个简单的二进制分类问题。对于VGG16，我采用了以下方法：
'''Rebuild the vgg16 using an empty但它需要一段时间来训练，我想使用Xception和InceptionV3采取类似的方法，因为它们是更轻的模型，具有更高的准确性。k
浏览 10提问于2018-02-21得票数 4
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我创建了一个基于VGG16的模型： input_tensor我训练了一些时期的模型，然后用model.save("model.h5")保存了它
现在，当我尝试使用load_model("model.h5")加载模型并继续训练
浏览 0提问于2018-11-17得票数 0
我需要使用VGG预训练模型从图像中提取特征。另外，我需要从VGG预训练模型的第1层和第5层得到输出。是否真的可以这样做呢？model = VGG16()model.predict(image)x=model.layers[5].output
但当我转换张量时，它会产生一
浏览 1提问于2019-07-03得票数 2
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是否有可能(从包含.pth文件的architecture+state_dict文件中加载)而不将torchvision作为依赖项加载？import torchmodel = torch.load(r'.\vgg.pth')
ModuleNotFoundError Trace
浏览 7提问于2021-08-17得票数 0
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