ResNet对象没有属性'predict‘
ResNet是一个经典的深度学习模型，常用于图像分类任务。该模型由微软研究院提出，通过引入残差连接（residual connection）解决了深度神经网络的梯度消失和梯度爆炸问题，使得训练更加稳定有效。ResNet模型采用了层级的结构，由一系列残差块（residual block）组成。
ResNet对象没有属性'predict'的说法是不准确的。在深度学习中，一般通过调用模型的'predict'方法对输入数据进行预测。ResNet模型的预测方法也可以通过调用相应的函数或方法来实现，具体取决于所使用的深度学习框架。例如，使用TensorFlow可以通过调用模型对象的'predict'方法来进行预测。以下是腾讯云推出的深度学习平台产品和相关链接：
- 腾讯云AI机器学习平台（AI Lab）：提供深度学习模型的训练、调优和推理服务，支持多种深度学习框架，包括TensorFlow、PyTorch等。详情请参考腾讯云AI机器学习平台
- 腾讯云ModelArts：提供一站式机器学习平台，支持模型训练、部署、在线推理等功能，可用于深度学习模型的开发和部署。详情请参考腾讯云ModelArts
通过以上腾讯云产品，您可以方便地进行深度学习模型的训练、部署和推理，并利用ResNet等经典模型进行图像分类等任务。
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我尝试使用预先训练的ResNet模型来包装结构。当我重新加载resnet模型并使用预测(X_test)时，结果的形状为5，我不知道为什么。有谁可以帮我？非常感谢！
x_train, y_train, x_test, y_test = train_images, train_labels_encoded, test_images, test_labels_encoded
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
len(x_test)
print(str(x_test.shape))
len(x_train)
print(str(x_tr
浏览 6提问于2022-05-23得票数 0
关于这一职位：
我也尝试使用inception_resnet_v2模型来获得图像的预测。因此，我查看了这个片段，并试图让它运行，但它说"input_tensor“是没有定义的。在提到的代码中有没有遗漏什么，或者有人能给我一些提示让它运行/如何定义input_tensor变量？
这里又是一个片段：
import tensorflow as tf
slim = tf.contrib.slim
from PIL import Image
from inception_resnet_v2 import *
import numpy as np
checkpoint_file = '
浏览 0提问于2016-10-12得票数 1
回答已采纳
我使用PyCharm和导入的ResNet50对示例图像进行图像识别。当我运行代码时，出现了以下错误。 我是使用在线代码学习的，需要学习者完成。我配置了PyCharm并安装了所需的推荐软件包。在使用ResNet50学习图像识别的过程中，在运行代码时，我遇到了以下错误。我应该在pycharm上自定义安装ResNet50才能正常工作吗？讲师说，在代码执行过程中，集成开发环境将自动下载ResNet50。将python代码附加到下面。 import numpy as np
from keras.preprocessing import image
from keras.applications imp
浏览 365提问于2019-09-10得票数 0
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我正在编写一个web应用程序，它将为用户提供输入图像的机会，选择一个深度学习模型，然后单击Get a预测按钮将图像分类为“检测到的人”或“没有检测到的人”(这是一个二项式的分类问题)。
我有这个错误。
下面是我使用Streamlit的代码，这给出了错误。
import streamlit as st
import pandas as pd
import numpy as np
from PIL import Image
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import load_model
st.title(&#
浏览 4提问于2022-08-14得票数 0
我通过Python创建了一个使用TensorFlow的神经网络，它利用ResNet50预先训练的网络，能够对133个不同品种的狗进行分类。
我现在希望能够部署这个模型，以便它可以通过TensorFlow.js使用，但是我在使ResNet50工作方面遇到了困难。我能够在没有问题的情况下将我从头创建的NN传输到TensorFlow.js，但是使用预先训练过的网络传输NN并不那么简单。
下面是我正在尝试修改的Python代码：
from keras.applications.resnet50 import ResNet50
ResNet50_model = ResNet50(weights="
浏览 0提问于2019-01-23得票数 0
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我正在递归一段代码来检索项目，但是当我在model.predict函数中调试时，我发现这个函数的输入是维度(1,224,224，3)，但输出是(1，7，7,2048)。model.predict()的结果不应该是一个一维数组，它给出了对象属于每个类别的概率，而不是4D吗？如何理解这个结果数组的维数？ model_features = model.predict(x, batch_size=1) 具体代码如下：(这只是整个代码的一部分，不能直接运行) import keras.applications.resnet50
import numpy as np
import os
impo
浏览 189提问于2021-08-05得票数 0
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我一直在尝试使用谷歌发布的预先训练好的inception_resnet_v2模型。我使用他们的模型定义()和给定的检查点()在tensorflow中加载模型，如下所示下载一个解压检查点文件，并下载示例图像dog.jpg和panda.jpg来测试此代码。
import tensorflow as tf
slim = tf.contrib.slim
from PIL import Image
from inception_resnet_v2 import *
import numpy as np
checkpoint_file = 'inception_resnet_v2_2016_08
浏览 10提问于2016-09-20得票数 14
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我大吃一惊。同样的程序一切都很完美。我今天刚睡了一觉，打开了Google来运行这个程序。这是我的第一个深度学习项目。昨天跑得很好。但是当我今天跑步的时候，这是一个奇怪的错误。需要帮助。为何会出现这样的错误呢？如何解决这个问题？Google屏幕截图：
代码：
#Step3: test_img_path: Location of the image we want the model to predict
test_img = image.load_img(test_img_path,target_size=(224,224))
#Step4: Deep learning m
浏览 2提问于2022-06-17得票数 0
我是TensorFlow和图像分类的新手，所以我可能缺少关键知识，这可能是我面临这个问题的原因。
我使用ImageNet库在TensorFlow中建立了一个用于犬品种图像分类的ResNet50模型，并成功地训练了一个可以检测各种犬品种的神经网络。
我现在想要将一只狗的随机图像传递给我的模型，让它输出它认为狗的品种是什么。但是，当我运行这个函数dog_breed_predictor("dogImages/dogImages/valid/016.Beagle/Beagle_01126.jpg")时，当它试图执行Resnet50_model.predict(bottleneck_fe
浏览 0提问于2018-07-07得票数 1
我正在使用tensorflow slim resnet_v2来提取图像特征。resnet_v2_152.ckpt来自:，这是我的代码。
import tensorflow as tf
import tensorflow.contrib.slim.python.slim.nets.resnet_v2 as resnet_v2
def cnn_model_fn(features, labels, mode):
net, end_points = resnet_v2.resnet_v2_152(inputs=features, is_training=mode == tf.estima
浏览 2提问于2017-09-10得票数 3
我对TensorFlow和图像分类相当陌生，所以我可能缺少关键知识，这也可能是我面临这个问题的原因。
我利用ResNet50库在TensorFlow中建立了一个用于狗种图像分类的ImageNet模型，并成功地训练出了一个能够检测各种犬种的神经网络。
我现在想把一只狗的随机图像传递给我的模型，让它把它认为的狗品种的输出输出出来。然而，当我运行这个函数dog_breed_predictor("<file path to image>")时，当它试图执行行Resnet50_model.predict(bottleneck_feature)时，我得到了错误expected
浏览 0提问于2018-07-08得票数 0
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代码
以下是代码：
import tensorflow as tf
slim = tf.contrib.slim
import PIL as pillow
from PIL import Image
#import Image
from inception_resnet_v2 import *
import numpy as np
with open('imagenet1000_clsid_to_human.txt','r') as inf:
imagenet_classes = eval(inf.read())
def get_human_
浏览 4提问于2017-07-30得票数 1
我有点搞不懂我对我受过良好训练的角模特的看法。我使用的是通过pip install tensorflow-gpu安装tensorflow-gpu=1.13.1的virtualenv。下面是一个可以运行的最小工作示例， (希望这些示例已经更新)。此外，我并将其保存为elephant.jpeg。
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50
from tensorflow.keras.preprocessing import image
from tensorflow.keras.applications.resnet50
浏览 0提问于2019-08-16得票数 0
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我想用TensorFlow slim重新训练一个预训练的ResNet-50模型，并在以后将其用于分类目的。
ResNet-50被设计为1000个类别，但我只想要10个类别(土地覆盖类型)作为输出。
首先，我尝试只为一个图像编写代码，稍后我可以对其进行推广。所以这是我的代码：
from tensorflow.contrib.slim.nets import resnet_v1
import tensorflow as tf
import tensorflow.contrib.slim as slim
import numpy as np
batch_size = 1
height, width
浏览 17提问于2018-02-23得票数 3
1回答
import keras
print(keras.__version__)
#2.3.0
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Input, Dense,TimeDistributed
from keras.models import Model
model = Sequential()
resnet = ResNet50(include_top = False, pooling = 'avg', weights = 'imagenet')
model.add(resnet)
浏览 3提问于2022-04-25得票数 0
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我正在尝试构建用于图像识别的OneClass分类器。我找到了文章，但是因为我没有完整的源代码，所以我不太明白我在做什么。
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, random_state=42)
# X_train (2250, 200, 200, 3)
resnet_model = ResNet50(input_shape=(200, 200, 3), weights='imagenet', include_top=False)
features_array = resnet_model.predi
浏览 0提问于2018-06-16得票数 0
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1回答
我正在构建一个图像分类器，并试图使用keras计算数据集的特征，但是数组维度的格式不正确。我得到了
ValueError: Error when checking : expected input_1 to have 4 dimensions, but got array with shape (324398, 1)
我的代码是：
import glob
from keras.applications.resnet50 import ResNet50
def extract_resnet(X):
# X : images numpy array
resnet_model
浏览 0提问于2018-05-10得票数 2
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1回答
使用预测单个图像
、、、
对于function，我只是尝试用learner.predict函数来预测奇异图像，但是它给出了错误AttributeError：'str‘对象没有属性'apply_tfms’。有什么东西我格式化的不对吗？
learn = cnn_learner(data, base_arch=models.resnet18, metrics=accuracy, model_dir="/tmp/models", callback_fns=ShowGraph)
learn.fit_one_cycle(cyc_len=5)
interp = ClassificationInterp
浏览 0提问于2022-06-13得票数 0
我使用的是python 3.6和Keras (2.0.9)而不是Tensorflow
尝试下载经过训练的resnet50模型，但遇到以下错误:异常：上的URL获取失败:无-- SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED证书验证失败(_ssl.c:777)
以下是使用的代码：
from keras.applications.resnet50 import ResNet50
from keras.preprocessing import image
from keras.applications.resnet50 import preprocess_input, decode_p
浏览 2提问于2017-11-11得票数 6
我使用以下代码将经过预先培训的ResNet50 keras模型导出到tensorflow，用于tensorflow服务：
import tensorflow as tf
sess = tf.Session()
from keras import backend as K
K.set_session(sess)
K.set_learning_phase(0)
# Modelo resnet con pesos entrenados en imagenet
from keras.applications.resnet50 import ResNet50
model = ResNet50(weig
浏览 0提问于2018-11-25得票数 2
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3回答
我正在尝试预测一个单独的图像。但是我的模型返回了一个形状为(1,1,1,2048)的预测数组，而它应该是(1,10)。你知道我做错了什么吗？我的x输入形状在(1,32,32,3)处是正确的。 ResNet50V2():
IMG_SHAPE = (32, 32, 3)
return tf.keras.applications.ResNet50V2(input_shape=IMG_SHAPE, include_top=False, weights=None, classes=10)
model = ResNet50V2()
x = x[None, :]
predictions = m
浏览 17提问于2021-04-06得票数 1
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2回答
快速学习者需求与批量预测
、、、、
我以前使用library库训练了一个resnet34模型，并保存了weights.h5文件。有了最新版本的，我还需要有非空的火车和有效的文件夹，以导入我的学习者和预测测试集？
此外，我目前正在遍历每个测试映像并使用learn.predict_array，但是是否有一种方法可以在测试文件夹中批量预测？
我正在做的只是加载/预测的例子：
PATH = '/path/to/model/'
sz = 224
arch=resnet34
tfms = tfms_from_model(resnet34, sz, aug_tfms=transforms_side_on, max_zoom=1
浏览 2提问于2018-11-11得票数 9
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1回答
CNN模型预测仅为一级
、、、、
我正在做一个细粒度的分类来分类汽车模型。因此，我使用转移学习ResNet50。据我所知，它在训练中表现很好。但是当我尝试新的图像时，它总是预测一个类。下面是我的密码。
用于培训：
from tensorflow.keras.layers import Input, Lambda, Dense, Flatten
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50
from keras.applications.vgg16 import VGG16
浏览 0提问于2021-09-13得票数 0
回答已采纳
我想要生成一个从RGB图像(256×256×3)中提取的一维特征向量，使用预先训练的模型。假设我从一个形状为(N_images，256,256，3)的张量开始，我想获得一个形状为(N_images，M_features)的张量，其中M_features是用户选择的特征数。我在keras/tensorflow 中找到了一个可行的解决方案(参见：“使用VGG16提取特性”)，并尝试了以下代码(使用ResNet50)：
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50
from tensorflow.keras.preproces
浏览 2提问于2022-07-26得票数 0
7回答
我在Keras中有一个函数模型(来自repo示例的Resnet50)。我用ImageDataGenerator和flow_from_directory数据对其进行了训练，并将模型保存为.h5文件。当我调用model.predict时，我得到一个类概率数组。但我想将它们与类标签(在我的例子中是文件夹名称)关联起来。我怎样才能得到它们呢？我发现我可以使用model.predict_classes和model.predict_proba，但我在函数模型中没有这些函数，只有在序列中才有。
浏览 4提问于2016-08-16得票数 79
在过去的两个月里，我遇到了这个问题，它把我逼疯了，直到我意识到来自predict_generator的“概率”向量是错误的。
我使用的是keras 2，我有一个测试文件夹，其中包含图像的子目录(不一定数量相同)
然后导入我的模型，加载权重并执行以下操作：
from keras.applications import ResNet50
model = ResNet50(include_top=True, weights=None, input_shape=(3,224,224),classes=N)
model.load_weights(model_path)
probs1 = model.pr
浏览 3提问于2018-02-22得票数 1
当我试图实现以下代码时
from keras_segmentation.models.segnet import resnet50_segnet
from keras_segmentation.predict import model_from_checkpoint_path
model = resnet50_segnet(n_classes=2 , input_height=1440, input_width=1088)
我得到了这个错误
AttributeError Traceback (most recent call last)
浏览 13提问于2021-10-27得票数 0
我想使用Keras Resnet50模型使用OpenCV来读取和调整输入图像的大小。我正在使用来自Keras的相同的预处理代码(对于OpenCV，我需要转换为RGB，因为这是preprocess_input()所期望的格式)。使用OpenCV和Keras图像加载，我得到的预测略有不同。我不明白为什么预测不一样。
这是我的代码：
import numpy as np
import json
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50
from tensorflow.keras.preprocessing import i
浏览 2提问于2020-09-30得票数 8
回答已采纳
作为深度学习和pytorch的新手和初学者，我不确定我应该给你们什么输入来回答我的问题。但我会尽我所能让你们理解我的问题。我已经使用'model= torch.load(' model /resnet18-5c106cde.pth')‘在pytorch中加载了一个模型。但当我使用命令‘AttributeError= model.predict(test_image)’时，它显示了一个预测：'collections.OrderedDict‘对象没有'predict’属性。希望你们能理解我的问题，并提前感谢…
浏览 41提问于2021-05-01得票数 0
对于迁移学习，我使用ResNet50作为特征提取器。通过设置top = False，我从恰好在最后一层之前的层中获取输出。作为ResNet50的文档，输出的大小应该是(#examples, 7, 7, 2048)。但我遇到了一个奇怪的问题。我正在得到(#examples, 8, 8, 2048)的输出形状。代码如下：
model = ResNet50(weights="imagenet", include_top=False)
# batchImages is a list containing images in that batch
# bs is the batch si
浏览 15提问于2020-05-05得票数 0
回答已采纳
我正在尝试在ImageNet预先训练好的权重上实现ResNet50。下面是完整的代码： from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras import optimizers
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from tensorflow.keras.preprocessin
浏览 27提问于2020-10-24得票数 0
我在这里阅读了这篇关于迁移学习的非常有用的Keras教程：
我认为这可能非常适用于这里的鱼类数据，并开始沿着这条路线走下去。我尽我所能地按照教程去做。代码一团糟，因为我只是想弄清楚所有东西是如何工作的，但可以在这里找到它：
为了简洁起见，下面是我在这里执行的步骤：
model = ResNet50(top_layer = False, weights="imagenet"
# I would resize the image to that of the standard input size of ResNet50.
datagen=ImageDataGenerator(
浏览 18提问于2017-03-14得票数 3
回答已采纳
我正在使用keras对模型进行微调，按照以下描述：
但是，在培训期间，我发现在使用相同的输入(当所有相关的层都被冻结)时，网络的输出在训练后并不保持不变，这是我不想要的。
我构造了下面的玩具示例来研究这个问题：
import keras.applications.resnet50 as resnet50
from keras.layers import Dense, Flatten, Input
from keras.models import Model
from keras.utils import to_categorical
from keras import optimizers
f
浏览 3提问于2017-06-28得票数 3
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2回答
训练和验证精度高，测试精度差
、、、、
我试图分类2类图像。虽然经过10次测试，我获得了较高的训练和验证精度(0.97)，但我的测试结果很糟糕(精度为0.48)，而混淆矩阵显示网络正在为错误的类(附加结果)预测图像。
数据集中只有两个类，每个类有10,000个图像示例(增强后)。我正在使用VGG16网络。整个数据集被分割20%用于测试集(这个分割是通过从每个类中获取随机图像来执行的，因此它是被洗牌的)。其余的图像被分割成80%的训练和20%的有效集(如代码的ImageDataGenerator行所示)。因此，最终会有：
12,904幅列车图像，分属2类
2类3 224幅有效图像
属于2个类的4,032个测试图像
这是我的密码：
de
浏览 4提问于2020-03-27得票数 2
1回答
我想在一个Resnet50模型中再添加几个层，我的问题是--我需要编译它并根据新的数据对它进行培训吗?还是我可以直接使用它呢？它能给我Resnet50的结果吗？
以下是我所尝试的：
def base_model():
resnet = resnet50.ResNet50(weights="imagenet", include_top=False)
x = resnet.output
x = Conv2D(128, (3, 3), activation='relu',padding='same')(x)
x = Conv2D(128, (3, 3)
浏览 0提问于2019-07-02得票数 1
回答已采纳
我在google上训练了一个模型，在resnet中添加了一个层。以下是模型：
导入tensorflow_hub作为集线器#提供预先训练的模型
resnet_url = "https://tfhub.dev/google/imagenet/resnet_v2_50/feature_vector/5"
# Download ResNet model and save as Keras layer
# Trainable : False means we don't want to train it further
resnet_layer = hub.KerasLayer(
浏览 19提问于2022-06-15得票数 0
如何对多个图像(在一个文件夹中)执行此操作，并将它们放入Dataframe?
这是分析一幅图像的代码：
import numpy as np
from keras.preprocessing import image
from keras.applications import resnet50
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
# Load Keras' ResNet50 model that was pre-trained against the ImageNet database
model =
浏览 3提问于2021-09-02得票数 0
回答已采纳
每次在decode_predictions中引发错误消息时，我都会在使用resnet50深度学习模型检测植物病害时发现错误
错误
期望一批预测(即形状的二维数组(样本，1000))。找到形状为(1，38)的数组
enter code here
model = ResNet50(weights='imagenet',include_top=False,classes=38)
try:
model = load_model('/content/drive/My
Drive/color/checkpoints/ResNet50_model_weights.h5'
浏览 27提问于2019-03-27得票数 0
1回答
我正在尝试使用存储在根项目目录下的文件夹中的图像来测试卷积神经网络。我有一些代码给我一个错误，我不确定为什么或错误的确切来源。我会有错误的代码和完整的回溯：
代码(文件夹中有6张jpg图片)
import os
for testing_image in os.listdir('testing_images/'):
full_detector('testing_images/' + testing_image)
完全错误回溯
------------------------------------------------------------------
浏览 0提问于2018-02-16得票数 1
我尝试过很少的动物园模型faster_rcnn_resnet50_coco，，但没有达到预期的产量。
我正在考虑下面的选项Mask ，但我不知道该使用哪个选项，也不确定我的图片贴上了正确的标签给下面的输出。
我的标签更侧重于在图像的各个部分检测疾病，而不是将整个图像归类为疾病。
mask_rcnn_resnet50_atrous_coco
mask_rcnn_inception_resnet_v2_atrous_coco
mask_rcnn_inception_v2_coco
mask_rcnn_resnet101_atrous_coco
浏览 4提问于2020-04-05得票数 1
回答已采纳
我正在使用resnet模型对狗品种进行分类，但是当我试图打印一个带有狗品种标签的图像时，它说列表索引超出了范围。这是我的代码：
import torchvision.models as models
import torch.nn as nn
model_transfer = models.resnet18(pretrained=True)
if use_cuda:
model_transfer = model_transfer.cuda()
model_transfer.fc.out_features = 133
然后我训练模型，并获得超过70%的准确性狗品种。
下面是我对狗
浏览 1提问于2019-03-05得票数 0
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1回答
我使用以下resnet模型运行多类分类问题：
resnet = tf.keras.applications.ResNet50(
include_top=False ,
weights='imagenet' ,
input_shape=(96, 96, 3) ,
pooling="avg"
)
for layer in resnet.layers:
layer.trainable = True
model_resnet = tf.keras.Sequential()
model_resnet.add(resnet)
mo
浏览 1提问于2022-07-26得票数 0
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1回答
因此，我试图通过我的keras模型(即三位一体)使用ResNet50进行迁移学习，但问题是当我试图执行Trinity.fit()时，我得到了一个错误。确切错误"ValueError:层sequential_8的输入0与层不兼容:需要的ndim=4，找到的ndim=2。收到的完整形状:无，2048“
这个错误的原因是什么？我该怎么解决它呢？
以下是python代码：
1) from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D,MaxPooling2D
from
浏览 0提问于2020-07-21得票数 0
1回答
我使用Resnet50模型对图像进行矢量化，以找到图像的相似性。为了提高程序的速度，我尝试了多处理，但由于keras的后端逻辑，我失败了。最后，我在单机上运行我的矢量化代码，它的性能还不错，但是我需要更好的代码。为了减少这个矢量化操作所消耗的时间，我可以使用我的gpu包含的机器。但在调用预测方法时，我找不到使用gpu的方法。任何帮助对我来说都是很好的。
示例代码：
basemodel = tensorflow.keras.applications.ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, pooling="avg&#
浏览 2提问于2020-06-10得票数 0
回答已采纳
我正在尝试创建一个图像分类器，它利用slim文档中提供的预先训练的ResNet V2模型。
以下是到目前为止的代码：
import tensorflow as tf
slim = tf.contrib.slim
from PIL import Image
from inception_resnet_v2 import *
import numpy as np
checkpoint_file = 'inception_resnet_v2_2016_08_30.ckpt'
sample_images = ['carrot.jpg']
input_tensor =
浏览 0提问于2017-04-25得票数 2
在Keras中运行文本分类模型时，调用model.predict函数时会收到以下错误。
Expected input_1 to have shape (224, 224, 3) but got array with shape (400, 401, 3)
这是我的模型代码
from flask import render_template, jsonify, Flask, redirect, url_for, request
from app import app
import random
import os
from tensorflow.keras.applications.resnet
浏览 3提问于2019-10-02得票数 1
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
我已经为两个不同的对象训练了resnet50_v1b_voc，并根据训练创建了params文件。虽然当我在做预测时，params文件工作得非常好，只加载了一个文件，但如果我同时加载两个文件，结果会出现问题。
from gluoncv import model_zoo, data, utils
from matplotlib import pyplot as plt
net = model_zoo.get_model('faster_rcnn_resnet50_v1b_voc', pretrained=True, ctx=mx.gpu())
net.load_paramete
浏览 0提问于2020-07-08得票数 0
1回答
我有下面的代码，我需要删除模型的一些层并执行预测。但目前我正在检索错误。
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50
from tensorflow.keras.preprocessing import image
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import preprocess_input, decode_predictions
import numpy as np
from keras.models import Model
from tenso
浏览 1提问于2021-03-12得票数 0
回答已采纳
总的来说，我只是从Keras和机器学习开始。
我训练了一个模型来对9个类中的图像进行分类，并使用model.save()保存它。下面是我使用的代码：
from keras.layers import Input, Lambda, Dense, Flatten
from keras.models import Model
from keras.applications.resnet50 import ResNet50
from keras.preprocessing import image
from keras.preprocessing.image import ImageDataGener
浏览 1提问于2020-04-21得票数 0
回答已采纳
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