Articles of Keras

ImportError: no se puede importar el nombre np_utils

Estoy tratando de ejecutar el siguiente ejemplo de keras pero me sale este error: ImportError Traceback (most recent call last) in () 8 import numpy as np 9 import matplotlib.pyplot as plt —> 10 from keras.models import Sequential 11 from keras.layers import Dense, LSTM 12 /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/keras/__init__.py in () 1 from __future__ import absolute_import 2 —-> […]

keras ejemplos no funciona

Estoy tratando de estudiar la biblioteca de Keras e intenté ejecutar este ejemplo desde https://github.com/fchollet/keras/tree/master/examples ”’Trains a simple deep NN on the MNIST dataset. Gets to 98.40% test accuracy after 20 epochs (there is *a lot* of margin for parameter tuning). 2 seconds per epoch on a K520 GPU. ”’ from __future__ import print_function import […]

Implementando un gráfico de tensorflow en un modelo de Keras.

Estoy tratando de implementar aproximadamente la siguiente architecture en Keras (preferiblemente) o Tensorflow. ___________ _________ _________ ________ ______ | Conv | | Max | | Dense | | | | | Input0–> | Layer 1 | –> | Pool 1 | –> | Layer | –>| | | | |_________| |________| |________| | Sum | […]

La precisión del tren CNN mejora durante el entrenamiento, pero la precisión de la prueba se mantiene alrededor del 40%

Así que en los últimos meses he estado aprendiendo mucho sobre redes neuronales con Tensorflow y Keras, así que quería intentar hacer un modelo para el conjunto de datos CIFAR10 (código a continuación). Sin embargo, durante el proceso de entrenamiento, la precisión mejora (de aproximadamente el 35% después de 1 época al 60-65% después de […]

Visualización de Keras del modelo construido a partir de la API funcional

Quería preguntar si había una manera fácil de visualizar un modelo de Keras construido a partir de la API funcional. En este momento, la mejor manera de depurar a un nivel alto un modelo secuencial para mí es: model = Sequential() model.add(… … print(model.summary()) SVG(model_to_dot(model).create(prog=’dot’, format=’svg’)) Sin embargo, me cuesta mucho encontrar una buena manera […]

Cómo usar keras para XOR

Quiero practicar keras por código a xor, pero el resultado no es correcto, lo que sigue es mi código, gracias a todos por ayudarme. from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense,Activation from keras.optimizers import SGD import numpy as np model = Sequential()# two layers model.add(Dense(input_dim=2,output_dim=4,init=”glorot_uniform”)) model.add(Activation(“sigmoid”)) model.add(Dense(input_dim=4,output_dim=1,init=”glorot_uniform”)) model.add(Activation(“sigmoid”)) sgd = SGD(l2=0.0,lr=0.05, decay=1e-6, momentum=0.11, nesterov=True) […]

AttributeError: el objeto ‘Nodo’ no tiene el atributo ‘output_masks’

Yo uso Keras pre-entrenado modelo VGG16. El problema es que después de configurar tensorflow para usar la GPU, aparece un error que no tenía antes cuando utilizaba la CPU. El error es el siguiente: Traceback (most recent call last): File “/home/guillaume/Documents/Allianz/ConstatOrNotConstatv3/train_network.py”, line 109, in model = LeNet.build(width=100, height=100, depth=3, classes=5) File “/home/guillaume/Documents/Allianz/ConstatOrNotConstatv3/lenet.py”, line 39, in […]

La falta de coincidencia de la dimensión en LSTM Keras

Quiero crear un RNN básico que pueda agregar dos bytes. Aquí están las entradas y salidas, que se esperan de una adición simple X = [[0, 0], [0, 1], [1, 1], [0, 1], [1, 0], [1, 0], [1, 1], [1, 0]] Es decir, X1 = 00101111 y X2 = 01110010 Y = [1, 0, 1, […]

Python explica cómo cambiar el tamaño de la entrada después de la capa de convolución en la capa lstm

Tengo un problema con la conexión entre la capa de convolución y la capa lstm. Los datos tienen una forma (75,5) donde hay 75 pasos de tiempo x 5 puntos de datos para cada paso de tiempo. Lo que quiero hacer es hacer una convolución en (75×5), obtener nuevos datos convueltos (75×5) y alimentar esos […]

Cómo convertir todo el modelo de keras en función theano.

Quiero convertir mi modelo keras en una función theano para poder calcular los gradientes en las entradas. Pensé que esto podría ser genial para visualizar la red. Quiero usar estos gradientes para mejorar las características de la imagen original según lo que la neural network cree que son. No entiendo lo que estoy haciendo mal […]