keras

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    我想弄清楚這樣做的最佳方法,因爲我需要創建一個腳本來完成大約3000個圖像文件的任務。所以,我必須設置圖像集,並且我想創建兩個集。目的是取圖像A的左半部分並將其與圖像B的右半部分結合以創建集合AB。我也需要做相反的事情,創造出第四套BA。我需要這樣做,以便它繼續爲name.001.jpg文件命名約定。任何幫助都感激不盡。

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    假設我有張形狀[None, 80, 80]。這是用於隨機梯度下降的一批80x80圖像。 假設我選擇minibatch大小爲50(無將爲50),並且我想將無因式分解爲兩個維(5, 10),結果爲[?, ?, 80, 80]。 如何在使用None值形成圖形時實現此目的?

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    爲什麼下面的代碼失敗,如果a==b,但工作正常否則? 錯誤: ValueError: Shapes must be equal rank, but are 2 and 1 for 'Assign' (op: 'Assign') with input shapes: [12,12], [12]. #!/usr/bin/env python3 import keras a = 12 b = 1

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    我想要預測單張圖片的結果,但它會給出不相關的結果。我已經訓練模型上CIFAR 10集 我已經使用keras和tensorflow訓練這個模型 這裏是訓練碼要點:https://github.com/09rohanchopra/cifar10/blob/master/cifar10-simple-cnn.ipynb 代碼用於預測simgle圖像 # from keras.preprocessing

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    我是keras的新手。當我實施線性迴歸時,我遇到了一個納稅損失,這使我非常困惑。我把我的源代碼如下: from keras.layers import Dense,Activation from keras.models import Sequential import numpy as np model = Sequential() model.add(Dense(1,input_sha

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    經過第一次迭代的幾次迭代後,訓練過程停止,沒有任何輸出或錯誤消息。在Keras SSD實現從https://github.com/rykov8/ssd_keras base_lr = 3e-4 #optim = keras.optimizers.Adam(lr=base_lr) optim = keras.optimizers.RMSprop(lr=base_lr) #optim = ker

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    我使用Python 2.7,與keras 1.2.2 from sklearn.datasets import load_files import numpy as np from keras.utils import np_utils from glob import glob # define function to load train, test, and validation

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    斷言錯誤Win10的機器上的虛擬ENV安裝最新Keras和TF後,我一直有一個斷言錯誤 AssertionError Traceback (most recent call last) <ipython-input-6-88d96843a926> in <module>() ----> 1 import keras ~\AppData\Local\Continuum\Anaco

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    我正在嘗試使用模型函數構建一個非常簡單的模型,如下所示,其中模型函數的輸入和輸出是[img,labels]和損失。 我很困惑,爲什麼這個代碼不工作,如果輸出不能是損失。 Model函數應該如何工作以及我們應該在什麼時候使用Model函數?謝謝。 sess = tf.Session() K.set_session(sess) K.set_learning_phase(1) img = Inpu

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    我有輸入圖像張量[?, 448, 448, 3]張量和我的網絡預測的形狀爲[?, 4]的包圍盒。我想用包圍盒張量切片我的圖像張量,並將得到的張量重新調整爲固定大小的圖像進行進一步處理。 這是可能的tensorflow(甚至更好,原生在凱拉斯)?我已閱讀相關問題。例如,this和this,但它們不適用於索引張量和原始張量都具有未知第一維度的情況。 任何幫助正確的方向是非常感謝!