import tensorflow as tf
import keras
import tensorflow.keras.layers as tfl
from tensorflow.keras.layers.experimental.preprocessing import RandomFlip, RandomRotation
我正在试图找出我应该使用的数据增强。在中,有:
tf.keras.layers.RandomFlip和RandomRotation
然后我们在中有相同的东西,randomFlip和RandomRotation。
我该用哪一种?我见过同时使用这两种语言。
这是我目前的代码
我在试着理解
在下面定义的模型中
model = tf.keras.Sequential([
resize_and_rescale,
data_augmentation,
layers.Conv2D(16, 3, padding='same', activation='relu'),
layers.MaxPooling2D(),
# Rest of your model
])
我的理解是,无论在data_augmentation中定义了多少图像旋转/缩放/转换。这个data_augmentation layer只输出来自1输入图像的1图像,对
我正在阅读,它们允许预处理层成为模型的一部分:
model = tf.keras.Sequential([
resize_and_rescale,
data_augmentation,
layers.Conv2D(16, 3, padding="same", activation="relu"),
layers.MaxPooling2D(),
# Rest of your model
])
我想知道在训练期间,是否resize_and_rescale和data_augmentation层中的一个或两个也应用于验证集?
我正在用火把开发CNN。我的模型在没有增强的训练和测试集上都有很好的准确性,但是我想学习增强,所以我使用了火炬视觉变换来增强,在应用了增强模型之后,开始做最坏的事情,损失也没有减少。所以我试着调试并观察到增强的图像看起来是扭曲的/出乎意料的,有人能帮我解决这个问题吗?
自定义数据集
class traindataset(Dataset):
def __init__(self,data,train_end_idx,augmentation = None):
'''
data: data is a pandas dataframe g
我正在运行一个Keras模型,在编译之前,我希望在编译之前生成模型输出,在编译和训练模型之前使用一些虚拟输入。在这里,我分享一些我的模型的代码,我认为这些代码对于理解我的模型非常重要,完整的代码请访问,您也可以查看官方的。
class ShiftViTModel(keras.Model):
"""The ShiftViT Model.
Args:
data_augmentation (keras.Model): A data augmentation model.
projected_dim (int): The dimension to which
我正在尝试用数据增强的传输学习来训练一个模型。我的图像数据是32x32x3,我想导入EfficientNet07,但是每次我运行
from tensorflow.keras.applications import EfficientNetB0
model = EfficientNetB0(weights='imagenet')
我收到错误消息:
ImportError: cannot import name 'EfficientNetB7' from 'tensorflow.keras.applications' (C:\Users\…..
我不
我正在寻找动态读取图像和应用数据增强为我的图像分割问题。从我到目前为止所看到的情况来看,最好的方法是带有tf.Dataset函数的.map API。
但是,从我看到的例子来看,我认为我必须将我的所有函数调整为tensorflow样式(使用tf.cond而不是if等等)。问题是,我有一些非常复杂的函数,我需要应用。因此,我考虑像这样使用tf.py_func:
import tensorflow as tf
img_path_list = [...] # List of paths to read
mask_path_list = [...] # List of paths to read
我已经用angular2中的以下内容更新了Package.json引用,但是在更新之后,我在浏览器控制台中得到了以下404错误:
Failed to load resource: the server responded with a status of 404 (Not Found)
http://localhost:55413/angular2/src/facade/async Failed to load resource: the server responded with a status of 404 (Not Found)
http://localhost:55413/a
我试图将数据增强作为一个层添加到模型中,但我得到了以下错误。
TypeError: The added layer must be an instance of class Layer. Found: <tensorflow.python.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator object at 0x7f8c2dea0710>
data_augmentation = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(
rotation_range=30, horizontal_f
我正在创建一个基于MobileNetV2的模型:
# UNQ_C2
# GRADED FUNCTION
def alpaca_model(image_shape=IMG_SIZE, data_augmentation=data_augmenter()):
''' Define a tf.keras model for binary classification out of the MobileNetV2 model
Arguments:
image_shape -- Image width and height
data
我正在使用TensorFlow和keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator()生成合成数据,以便在培训前平衡所有课程的样本大小。我收到了如下错误消息:
Traceback (most recent call last):
File "data_augmentation.py", line 100, in <module>
run(fish_class_aug_fold[i])
File "data_augmentation.py", line 93, in run
data_aug
我得到了这个错误,但不知道原因。
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\JoshG\PycharmProjects\LeNet\LeNet.py", line 134, in <module>
train_generator.fit(xtrain.reshape(704, 227, 227))
ValueError: cannot reshape array of size 36070300 into shape (704,227,227)
下面是导致错误消息的行。
#Import the p
我刚开始深造。我试着做一个猫/狗分类器。我有两个文件夹的猫图像和狗图像。我正在尝试用mobilenetV2模型进行迁移学习。但是当第一个时代开始的时候,我被错误打断了。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import os
import tensorflow as tf
import tensorflow.keras.layers as tfl
from tensorflow.keras.preprocessing import image_dataset_from_directory
from tensorflow.ker