简单tf.keras Resnet50模型不收敛
是指使用tf.keras框架中的Resnet50模型进行训练时，模型无法达到预期的训练效果，即损失函数无法收敛到最小值或准确率无法提高。
可能的原因和解决方法如下：
- 数据集问题：检查数据集是否存在问题，例如数据集标签错误、数据集样本分布不均衡等。可以尝试重新整理数据集，确保数据集的质量和多样性。
- 模型复杂度问题：Resnet50模型是一个较为复杂的深度学习模型，如果训练数据集较小或者模型过于复杂，可能导致模型过拟合。可以尝试减小模型的复杂度，例如减少网络层数、减少卷积核的数量等。
- 学习率问题：学习率过大或过小都可能导致模型无法收敛。可以尝试调整学习率的大小，一般情况下，可以从一个较小的学习率开始，然后逐渐增大或减小学习率，观察模型的训练效果。
- 正则化问题：正则化技术可以帮助减少模型的过拟合现象。可以尝试在模型中添加正则化项，例如L1正则化、L2正则化等。
- 批量归一化问题：批量归一化是一种常用的正则化技术，可以加速模型的收敛速度。可以尝试在模型中添加批量归一化层，对输入数据进行归一化处理。
- 初始化问题：模型的初始化方式也可能影响模型的收敛性。可以尝试使用不同的初始化方法，例如随机初始化、预训练模型初始化等。
- 训练时长问题：模型可能需要更长的训练时间才能收敛。可以尝试增加训练的迭代次数，或者使用早停法等技术来判断模型是否已经收敛。
- 硬件资源问题：如果使用的硬件资源不足，例如GPU内存不足，可能导致模型无法正常训练。可以尝试减少批量大小、减小模型的输入尺寸等方式来减少内存占用。
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所以，我在ResNet50 2中重新训练了一个预先训练过的TensorFlow 2模型，它使用的是tf.keras框架，上面添加了两个密集的层。现在，我想将层中的权重可视化为中的基本ResNet模型。但是，将保存的模型重新加载到
model = tf.keras.models.load_model(path/to/model.hdf5)
model.summary()
结果：
如您所见，ResNet模型的层没有单独列出，这意味着调用
model.layers[0].get_weights()[1]
只会导致
[7 7 3 64]
因此，如何访问基本ResNet50 V2模型中每个层的
浏览 0提问于2020-01-12得票数 3
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我用TFF训练了一个ResNet50模型，我使用测试数据的测试精度进行评估，但我发现了许多波动，如下图所示，那么我如何避免这种波动？
浏览 4提问于2021-02-18得票数 3
我正在尝试在tensorflow中使用lstm，但我到了这个地步，我无法建立一个简单的imdb情感模型来收敛。
我采用了一个keras模型，并试图在tensorflow中复制完全相同的模型，在tensorflow中，它训练和收敛，但是在tensorflow，它只是停留在某个点(损失0.69)。
我试着使它们尽可能平等，唯一的区别是，在角，填充是在序列之前，而在tensorflow，我使用'post‘填充，因为在tensorflow的约定。
你知道我的tensorflow模型有什么问题吗？
from __future__ import print_function
import ran
浏览 4提问于2017-05-28得票数 7
使用在ImageNet上预先训练的tf.keras Resnet50进行预测时，重新缩放和不重新缩放图像有何区别？ 有必要吗？它对预测有多大的影响？
浏览 18提问于2020-04-09得票数 0
对于给定的图像，我将提取ResNet特性，即，在所有conv层和全局最大池之后，这将为每幅图像提供一个2048长度的向量。
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/keras，甚至是火把的模型。它的功能是预先定义的。为什么会出现这种差异呢？是否有任何参数可以被调整以获得
浏览 0提问于2020-01-17得票数 4
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我目前正在研究一个高度不平衡的多类分类问题。我想把我的模型权值保存到最好的时期，但是我不知道我应该选择哪一种度量？
这是我的培训进度栏：
我在tf.keras中使用tf.keras回调和监视val_loss作为一个度量来保存最佳模型权重。
就像你在图像中看到的，
在第八个时代，我得到了一个val_acc = 0.9845，但val_loss = 0.629和精确度和召回率在这里也很高。
但在第三个时代，我得到了val_acc = 0.9840但是val_loss = 0.590
我理解这种差异并不大，但在这种情况下，在不平衡的数据集上相信什么是理想的标准呢？
浏览 4提问于2020-05-24得票数 1
1回答
在我的tensorflow模型中，一个网络的输出是一个张量。这个值需要输入到另一个预先训练过的网络中。我正在加载预先训练的网络，如下所示
input_b_ph = tf.placeholder(shape=(), dtype=float.32, name='input_b_ph')
sess1 = tf.Session()
saver = tf.train.import_meta_graph(model_path.as_posix() + '.meta', input_map={'input/Identity:0': input_b_ph})
g
浏览 3提问于2019-11-28得票数 2
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我让我的tf.keras模型从tf.data.Dataset.from_generator特征大小(224, 224, 1)和标签大小(1, 265)馈送，就像我有265 CLASSES一样。我的批量大小为64，返回的要素大小为(64, 244, 244, 1)，标注大小为(64, 265) 下面是我的训练模型：IM_SIZE = (224, 224, 1)，而DO_FINE_TUNING设置为True和FINE_TUNE_AT = 40 def model_defenition(model_type='ResNet50'):
if model_type ==
浏览 6提问于2020-08-17得票数 0
6回答
Keras替换输入层
、、、
我拥有的代码(我无法更改)使用带有my_input_tensor的Resnet作为input_tensor。
model1 = keras.applications.resnet50.ResNet50(input_tensor=my_input_tensor, weights='imagenet')
通过研究，ResNet50函数使用my_input_tensor创建了一个新的keras输入层，然后创建模型的其余部分。这就是我想用我自己的模型复制的行为。我从h5文件加载我的模型。
model2 = keras.models.load_model('my_model.h5
浏览 0提问于2018-03-29得票数 31
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我正在尝试做一个模型，使用ResNet50将图像分类为6个类别，我想在使用它们训练ResNet50模型之前降低图像的维度。为此，我开始使用keras中的模型创建一个ResNet50模型： ResNet = ResNet50(
include_top= None, weights='imagenet', input_tensor=None, input_shape=([64, 109, 3]),
pooling=None, classes=6) 然后我创建了一个序列模型，其中包括ResNet50，但在使用ResNet50之前添加了一些用于分类的最后一层和降维的第
浏览 51提问于2020-12-02得票数 0
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# load ResNet50
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
resnet = ResNet50(
include_top=True, # classification : True, embedding : False
weights=None,
input_shape=(32,32,3),
pooling = 'avg', #gloval avarage pooling
classes=10,
classifier_activation ='so
浏览 4提问于2022-02-21得票数 0
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我试图建立一个深入的学习模型，但我得到一个错误使用tensorflow，我没有解决这个问题。
我正在尝试构建一个深入学习模型，但是在定义模型时，我得到了这个错误。
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from tensorflow.keras.models import Sequential, load_model, Model
from tensorflow.keras.utils
浏览 0提问于2019-08-07得票数 3
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1回答
使用哪种图像分类进行训练？ 我们想用我们自己的图片为一个学校项目训练一个模型。我可以使用resnet50或任何其他可训练模型吗？我找不到Resnet50可训练模型，只能找到预先训练好的resnet50模型。我们正在使用Tensorflow 2。 谢谢
浏览 21提问于2020-06-16得票数 0
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我感兴趣的是在tf.keras中训练一个模型，然后用keras加载它。我知道这不是很明智，但我对使用tf.keras来训练模型很感兴趣，因为
tf.keras更容易构建输入管道。
我想利用tf.dataset API
我很有兴趣把它装上角因为
我想使用coreml将模型部署到ios。
我希望使用coremltools将我的模型转换为ios，而coreml工具只适用于keras，而不是tf.keras。
我遇到了一些路障，因为并不是所有的tf.keras层都可以作为keras层加载。例如，我没有遇到简单的DNN问题，因为在tf.keras和keras之间，所有的密
浏览 1提问于2019-07-22得票数 4
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我用4通道图像(RGBY)标记了dataset。我想使用预先训练的分类模型(使用pytorch和ResNet50作为模型)。所有的pytorch模型的3个渠道，尽管。那么，问题是：如何使用3通道预训练模型来处理4通道数据？我下一种方式是加载模型：
import torchvision.models as models
resnet50 = models.resnet50(pretrained=True)
浏览 1提问于2021-06-03得票数 0
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我注意到tf.keras.backend.get_session()和keras.backend.get_session()返回不同的会话对象。
为了确保他们返回相同的对象？我有一些使用tf.keras.backend.get_session()来用tf.saved_model.simple_save保存Keras模型的代码，但是如果模型来自使用keras而不是tensorflow.keras的库，则会引发一个未初始化的错误
示例代码：
import tensorflow as tf
from keras.applications import ResNet50
import keras.ba
浏览 3提问于2019-05-31得票数 1
是的，我在任何地方都读到过keras和tf.keras不兼容的地方。但是你可以把tf.keras.layers传递给一个keras模型，也能工作。当我尝试用我自己的模型做这件事.这不管用！
如果您检查Resnet50.py的resnet源代码，它们构建的模型如下
input = layers.Input(shape=input_shape)
x = layers.Dense()(x)
model = Model(input,x)
不管您是通过layers=tf.keras.layers还是layers=keras.layers，都可以正常工作。
示范代码：
import tensorflow
浏览 6提问于2020-03-11得票数 0
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我使用ResNet50模型进行特征提取。我有两个用以下方式初始化的模型：
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
model1=ResNet50(weights="imagenet", include_top=False)
model2=ResNet50(weights="imagenet", include_top=True)`
现在，当我绘制模型架构时，我得到这样的结果：(我只展示了架构的结尾)
它们都不会在avg_pool: GlobalAveragePooling2D结束，即我希望模
浏览 47提问于2020-05-20得票数 1
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我想将Keras模型转换为Tensorflow Lite模型。当我查看文档时，有人说我们可以使用tf.keras HDF5模型作为输入。这是否意味着我可以使用保存的HDF5 Keras模型作为它的输入，或者tf.keras HDF5模型和Keras HDF5模型是不同的东西？
文档：
编辑:我可以使用这个API将我的Keras模型转换成Tensorflow Lite模型，但是我还没有测试它。我的代码：
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model_file(path + 'plant-
recognition-model.h
浏览 1提问于2019-05-03得票数 1
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假设我有一个ResNet50模型，我希望将该模型的输出层连接到VGG模型的输入层。 这是ResNet50的ResNet模型和输出张量： img_shape = (164, 164, 3)
resnet50_model = ResNet50(include_top=False, input_shape=img_shape, weights = None)
print(resnet50_model.output.shape) 我得到了输出： TensorShape([Dimension(None), Dimension(6), Dimension(6), Dimension(2048)]) 现
浏览 20提问于2020-04-27得票数 1
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我想离线训练keras预训练的resnet50模型，但是我无法加载模型。
当我设置weights='imagenet'时，它可以工作。它自动下载imagenet权重文件。
from keras.applications.resnet import ResNet50
base_model = ResNet50(include_top=False, weights='resnet', input_shape=(w,h,3),pooling='avg')
但是，当我手动下载相同的权重文件并设置weights=resnet_weights_path时，它
浏览 4提问于2020-02-07得票数 3
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我有很多在Keras中开发的代码和模型，其中的"keras“实际上是来自Tensorflow 1.12的tf.keras。我想知道如果我安装了Tensorflow 2.0，我的代码会不会像以前一样工作而不会改变呢？
浏览 2提问于2019-11-01得票数 0
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1回答
我想为单个类的自定义对象检测实现ResNet50体系结构。我的数据集中有两个文件夹，一个包含图像，另一个包含作为.txt文件存储的注释。我尝试过使用探测，但它要求注释是.xml文件。我也尝试过ResNet50的Tensorflow和ResNet50模型，但它们不接受作为.txt文件的注释。我要求注释在.txt文件中。请您告诉我如何在此场景中为自定义对象检测建立ResNet50模型？
浏览 0提问于2021-10-05得票数 0
1回答
我有来自Keras模型的h5权重。
我希望将Keras模型重写为tf.keras模型(使用TF2.x)。
我知道只有高级API发生了变化，但是您知道我是否仍然可以使用h5权重吗？很可能可以加载它们，但是和tf.keras权重之间的结构不同吗？
谢谢
浏览 2提问于2020-06-18得票数 0
1回答
我正在尝试训练用于图像分类问题的resnet50模型。在对我拥有的数据集进行模型训练之前，我已经加载了预先训练过的“imagenet”权重。我想在输入层和第一个卷积层之间插入一个层(平均减法层)。
model = ResNet50(weights='imagenet')
def mean_subtract(img):
img = T.set_subtensor(img[:,0,:,:],img[:,0,:,:] - 123.68)
img = T.set_subtensor(img[:,1,:,:],img[:,1,:,:] - 116.779)
img
浏览 0提问于2018-05-02得票数 1
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2回答
我目前有一个使用合并了ResNet50的Functional API的体系结构，但是当使用其他层构建我的模型时，它将ResNet视为模型层，而不是一系列层。有没有办法在不使用Sequential API的情况下将此模型层转换为一系列层？我本质上是想把一个模型中的这个模型变成一个模型。(不是简单地打印层，或者其他任何东西)这是模型架构，用resnet50“层”显示当前模型。
Layer (type) Output Shape Param # Connected to
=============
浏览 17提问于2019-06-06得票数 0
我正在尝试从图像中导入to.implement图像分类for.extracting功能我正在使用DeepImageFeaturizer和Inceptionv3模型，但从sparkdl导入DeepImageFeaturizer返回错误导入错误:无法从pyspark colab中的Keras.applications导入名称ResNet50。
浏览 4提问于2021-09-11得票数 0
1回答
最近我在看一篇论文：“对比损失的有趣特性”(https://arxiv.org/abs/2011.02803)。在这篇论文中(3.2节)，作者试图确定SimCLR框架在多大程度上允许ResNet50模型学习表现出分层属性的高质量/通用特征。为了实现这一点，他们在ResNet50模型的中间特征上使用K-means (中间意味着块2，3，4..的o/p )，并引用->的原因“如果模型学习到良好的表示，那么相似对象的区域应该分组在一起”。 最终结果：KMeans feature visualisation 我正在尝试复制相同的过程，但使用了不同的模型(如VggNet、Xception)，是否
浏览 62提问于2021-10-19得票数 2
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1回答
CNN与CTC损失
、、、、
我想使用预先训练的CNN模型(ResNet50，VGG等)提取特征，并使用CTC损失函数来使用这些特征。 我想把它构建为一个文本识别模型。 有谁知道我该如何做到这一点吗？
浏览 19提问于2020-04-13得票数 0
我的角膜模型：
model = Sequential()
model.add(LSTM(128, return_sequences=True, input_shape=(18, 63)))
model.add(LSTM(64))
model.add(Dense(3, activation='softmax'))
model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy',
optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
mod
浏览 2提问于2020-12-18得票数 0
我正在研究image_classification问题(多类)。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"imagenet“ 我正在获取我传递给模型的图像的输出标签。 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标签。现在，在这里，我希望输出作为我自己的标签，它已经在dataset中，而不是获取imagenet标签。 如何在ker
浏览 23提问于2019-09-04得票数 1
1回答
我按照教程创建了CNN模型的可视图形表示，使用的是：https://keras.io/visualization/ 我目前的代码如下： from keras.utils import plot_model
from keras.applications.resnet50 import ResNet50
import numpy as np
model = ResNet50(weights='imagenet')
plot_model(model, to_file='model.png') 当我使用上述代码时，我能够创建ResNet50的图形表示(使用Grap
浏览 36提问于2019-03-01得票数 4
回答已采纳
我有一个模型，一开始精度很低，但在每个时期之后，它都会有所改善。在45个时期后，我得到了大约0.9的准确率，这需要相当长的时间。 我的数据集是来自不同种类的花的3430张图像(48x48像素)(总共5种类型，每种类型大约650张照片)，我的模型看起来像这样： model = keras.Sequential([
keras.layers.Flatten(input_shape=(48, 48, 3)),
keras.layers.Dense(512, activation='relu'),
keras.layers.Dense(5, activation='softm
浏览 18提问于2020-03-26得票数 1
我试图测量TFLite模型在TF2中的失败。我知道Tensorflow 1.x有tf.profiler，这对于测量失败是很棒的。它似乎与tf.keras不太好用。
有谁能描述一下如何测量TFLite模型在TF2中的触发器吗？我似乎在网上找不到答案。非常感谢你们抽出时间。
编辑:下面评论的链接对tflite没有帮助。
浏览 4提问于2021-01-12得票数 4
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我在PythonVersion3.6上使用KerasVersion2.0.5和theano作为后端。
我试图通过使用ResNet50模型来实现传输学习，并使用了以下示例中给出的代码：向代码中添加了以下一行使python停止工作：
model = ResNet50(weights='imagenet')
我尝试将其他链接中建议的模型定义更改为：
model = ResNet50(include_top=False, weights='imagenet',input_shape=(3,224,224))
但这给了我另一个错误：
ValueError:输入必须有3个
浏览 0提问于2017-07-17得票数 2
我不确定我是否理解的概念。我的目标是运行一个浮点16精度的tf.keras模型，以提高推理速度。这能用混合精度来完成吗？
在培训我的模型之前，我要制定这个政策：
from tensorflow.keras.mixed_precision import experimental as mixed_precision
policy = mixed_precision.Policy('mixed_float16')
mixed_precision.set_policy(policy)
或者这只是为了加速训练。如果是这样的话，我如何才能实现tf.keras模型的权重/激活以达到FP16
浏览 6提问于2020-09-03得票数 0
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1回答
我有以下代码，它在Keras中使用经过预先训练的ResNet50模型和imagenet DataSet：
from keras.applications.resnet50 import ResNet50
from keras.preprocessing import image
from keras.applications.resnet50 import preprocess_input, decode_predictions
import numpy as np
model = ResNet50(weights='imagenet')
print(model)
fine.
浏览 1提问于2019-03-06得票数 0
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我创建了一个用于转移学习的PyTorch torchvision模型，使用了预先构建的ResNet50基模型，如下所示：
# Create base model from torchvision.models
model = resnet50(pretrained=True)
num_features = model.fc.in_features
# Define the network head and attach it to the model
model_head = nn.Sequential(
浏览 2提问于2022-01-09得票数 2
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我希望看到所有的ResNet50层，而不是model.summary中的resnet50块。我看到了类似的问题How can I use tf.keras.Model.summary to see the layers of a child model which in a father model?，但我在适应我的模型时遇到了困难，因为它使用ResNet50而不是MobileNet。 这是我的模型： Resnet = ResNet101(include_top=False, weights='imagenet', input_shape=(224, 224, 3))
mod
浏览 67提问于2021-07-14得票数 0
我使用lme4包运行了多级模型，结果如下：
Linear mixed model fit by REML. t-tests use Satterthwaite's method ['lmerModLmerTest']
Formula: y ~ 1 + con + ev1 + ev2 + ev1:con + ev2:con + (1 | pid)
Data: dat_ind
REML criterion at convergence: 341.3
Scaled residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
浏览 11提问于2022-05-01得票数 2
我正在做一个二值图像分类项目，其中我使用了通过特征提取进行转移学习。我用ResNet50的输出训练了一个逻辑回归模型(通过丢弃它的最后一层，并使用它的最后一层后面的激活作为特征)。 在加载Logistic回归模型的测试期间，我得到了这个ModuleNotFoundError。下面的代码显示了我如何加载Logistic回归模型，我已经在ResNet50模型的激活上进行了训练。 model_logistic_regression = pickle.load(open(MODEL_PATH, "rb")) 这里，MODEL_PATH包含预训练的Logistic回归模型的目录。 编辑
浏览 423提问于2020-05-02得票数 0
我正在尝试使用Resnet50模型进行训练。 from keras import backend as K
from keras_applications.resnet50 import ResNet50
from keras.layers import Input
from keras.callbacks import ModelCheckpoint
K.set_image_data_format('channels_last')
K.set_image_dim_ordering('tf')
input_layer = Input(shape=(224,
浏览 26提问于2019-01-07得票数 1
1回答
这个模型还没有建立起来。为什么？
、、、、
我已经创建了这个基本模型，并且它可以正常工作：
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, Dropout
base_model = ResNet50(include_top=False,
weights='imagenet',
input_shape=(150, 150, 3))
浏览 5提问于2021-08-06得票数 0
我使用以下方法创建了Resnet50：
base_model = tf.keras.applications.ResNet50(include_top=False, weights=None, input_shape=(224, 224, 3))
base_model.trainable = True
inputs = Input((224, 224, 3))
h = base_model(inputs, training=True)
model = Model(inputs, projection_3)
示范摘要：
Layer (type)
浏览 1提问于2022-02-03得票数 0
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我希望使用resnet50预培训模型，使用PyTorch，并使用以下代码加载它：
import torch
model = torch.hub.load("pytorch/vision", "resnet50", weights="IMAGENET1K_V2")
虽然我升级了火炬视觉，但是我收到了以下错误：
有什么想法吗？
浏览 16提问于2022-09-05得票数 1
回答已采纳
为什么我们必须在模型预测中初始化权重？我不明白。 你可以参考：https://www.tensorflow.org/tutorials/structured_data/imbalanced_data#checkpoint_the_initial_weights initial_weights = os.path.join(tempfile.mkdtemp(), 'initial_weights')
model.save_weights(initial_weights)
浏览 40提问于2021-06-25得票数 0
2回答
需要帮助选择损失函数
、、、、
我已经使用resnet50解决了一个多类分类问题。该模型输出每个类的概率。我应该为我的模型选择哪个损失函数？ 选择二进制交叉熵后： ? 选择分类交叉熵后： ? 上面的结果是对于相同的模型，只是损失不同，functions.This模型应该将图像分为26类，因此分类交叉熵应该起作用。另外，在第一种情况下，准确率约为96%，但损失很高。为什么？ 编辑2:模型架构： ? ? ? ?
浏览 33提问于2019-05-05得票数 0
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keras模型是否支持SageMaker分布式数据并行(SMDDP)？
在文档中，它说"SageMaker分布式数据并行适用于除tf.keras模块以外由tf核心模块组成的TensorFlow培训脚本，SageMaker分布式数据并行不支持带有Keras实现的TensorFlow。“
但是在培训脚本内部以及如何修改它，我可以看到使用了tf.keras和tf.keras.model。
浏览 12提问于2022-09-09得票数 0
2回答
是否可以使用Tensorflow/Keras并训练具有可变批量大小的模型？所以我在每个时期都有不同大小的批次。我认为使用高级tf.keras应用程序接口是不可能的？
浏览 20提问于2021-02-10得票数 0
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2回答
我尝试了最近在iOS中引入的Core来识别和分类图像。问题是，对于发送的图像，它没有给出适当的结果。
如果我发送一个地球图像(环球)，它就是给我的类泡泡。下面是我使用的代码，
let model = Resnet50()
let pixelBuffer: CVPixelBuffer = (modelImg.pixelBuffer())!
if let prediction = try? model.prediction(image: pixelBuffer) {
print( "
浏览 6提问于2017-07-04得票数 3
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