我正在使用keras安装anaconda环境,并使用theano后端。但我不能让西亚诺去工作。这是我所做的事,也是事后指出的错误。
步骤1:下载最新版本的anaconda,然后通过bash 3-5.0.1- linux -x86_64.sh在Linux中安装
步骤2:conda安装-c conda-forge,它安装keras 2.0.9
这也安装了theano 1.0.1,如下所示:
The following NEW packages will be INSTALLED:
keras: 2.0.9-py36_0 conda-forge
lib
我已经成功地安装了Keras API和python的其他要求,以便在TensorFlow上使用,但当我导入它时,会出现以下错误。
Traceback (most recent call last):
File "facenet.py", line 1, in <module>
from keras import backend as K
File "build/bdist.linux-x86_64/egg/keras/__init__.py", line 3, in <module>
File "build/b
我在Windows上编写了Python深入学习代码的原型,但我无法让它在Linux上工作。我发现问题来自于load_model。下面是在Windows和Linux上不同行为的Python代码。
这两个Keras安装都是从Keras的github源代码存储库中安装的,因为标准Keras包无法识别模型格式,因此最近在Github源代码中对字符格式进行了修补。
你知道发生了什么事吗?
守则:
from keras.models import load_model, Model
import sys
import keras
import tensorflow as tf
import os
impo
我很难在Linux Centos 7上安装Rstudio版本2021.09.2 Build 382 (R版本3.6.0 (2019-04-26))上的keras。
ERROR: compilation failed for package ‘RcppTOML’
* removing ‘/usr/lib64/R/library/RcppTOML’
ERROR: dependency ‘RcppTOML’ is not available for package ‘reticulate’
* removing ‘/usr/lib64/R/library/reticulate’
ERROR: dep
尝试通过教程开始学习tensorflow。从第一个开始(当然),由于某种原因,当我尝试学习模型时,它显示的损失数在10到12之间,精度为0.2和0.3,但是在教程中,数字是非常不同的。在安装tensorflow之前,当我试图让gpu使用它时,我遇到了一些问题,但是我只得到了错误,所以我只在cpu支持下重新安装它(包archlinux)。但我也得到了2019-02-22 19:18:02.042566: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that this Ten
我现在正在一个定制的训练循环中训练一个模型。因此,我需要访问model.trainable_variables。但是,我的模型有keras.engine.sequential.Sequential object at 0x7fa284a24d30类型,而不是tensorflow.python.keras.engine.sequential.Sequential类型(参见)。
因此,当我试图获取可训练变量时,就会得到错误:
AttributeError: 'function' object has no attribute 'trainable_variables'
我正在尝试使用TensorFlow2.0在google colab上实现YOLO3对象检测:https://github.com/theAIGuysCode/Object-Detection-API 对于这一特定的行: !python3 /content/Object-Detection-API/load_weights.py 我正面临着这个错误: ModuleNotFoundError: No module named 'keras_preprocessing' 我尝试使用以下命令安装'keras_preprocessing‘: !conda install ker
我正在尝试使用以下Keras包在Python中处理神经网络:
from keras.utils import np_utils
from keras.layers.core import Dense, Activation, Dropout
from keras.models import Sequential
from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation, Flatten
from keras.layers.convolutional import Convolution2D, MaxPooling2D
from keras
我注意到,当我使用conda创建一个新环境时,我可以在该环境中导入没有安装的python模块。
使用keras的示例:尽管模块不在该环境中:
(py2) user@user-Precision-7920-Tower:~$ conda list keras
# packages in environment at /home/user/anaconda3/envs/py2:
#
# Name Version Build Channel
我仍然可以导入它,显然是从系统(用户)安装,在conda之外!
(py2) user@