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Paquete de instalación de Keras en Anaconda?

Python 3.5, estoy tratando de encontrar un comando para instalar un paquete de aprendizaje profundo de Kersa para Anaconda. ¿Por qué este ‘conda install -c keras’ no funciona?

Cómo hacer que Keras Neural Net supere a la regresión logística en datos Iris

Estoy comparando Keras Neural-Net con una simple Regresión logística de Scikit-learn sobre datos de IRIS. Espero que Keras-NN se desempeñe mejor, como lo sugiere esta publicación . Pero ¿por qué al imitar el código allí, el resultado de Keras-NN es más bajo que la regresión logística? import seaborn as sns import numpy as np from […]

¿Por qué la ordenación aleatoria de mi conjunto de validación en Keras cambia el rendimiento de mi modelo?

Por qué estoy confundido: Si pruebo mi modelo en los ejemplos [A, B, C], obtendrá una cierta precisión. Si pruebo el mismo modelo en los ejemplos [C, B, A], debería obtener la misma precisión. En otras palabras, barajar los ejemplos no debería cambiar la precisión de mi modelo. Pero eso es lo que parece estar […]

Keras Maxpooling2d capa da ValueError

Estoy tratando de replicar el modelo VGG16 en keras, el siguiente es mi código: model = Sequential() model.add(ZeroPadding2D((1,1),input_shape=(3,224,224))) model.add(Convolution2D(64, 3, 3, activation=’relu’)) model.add(ZeroPadding2D((1,1))) model.add(Convolution2D(64, 3, 3, activation=’relu’)) model.add(MaxPooling2D((2,2), strides=(2,2))) model.add(ZeroPadding2D((1,1))) model.add(Convolution2D(128, 3, 3, activation=’relu’)) model.add(ZeroPadding2D((1,1))) model.add(Convolution2D(128, 3, 3, activation=’relu’)) model.add(MaxPooling2D((2,2), strides=(2,2))) ###This line gives error model.add(ZeroPadding2D((1,1))) model.add(Convolution2D(256, 3, 3, activation=’relu’)) model.add(ZeroPadding2D((1,1))) model.add(Convolution2D(256, 3, 3, activation=’relu’)) […]

Sintonización fina modelo pre-entrenado en keras.

Quiero usar un modelo preimprimido de imagenet VGG16 en keras y agregar mi propio pequeño convnet en la parte superior. Sólo me interesan las características, no las predicciones. from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator, array_to_img, img_to_array, load_img from keras.applications.vgg16 import VGG16 from keras.preprocessing import image from keras.applications.vgg16 import preprocess_input import numpy as np import os from keras.models […]

Las keras predicen un aumento indefinido del intercambio de memoria.

Implementé un progtwig de clasificación utilizando keras. Tengo un gran conjunto de imágenes y me gustaría predecir cada imagen utilizando un bucle for. Sin embargo, cada vez que se calcula una nueva imagen, aumenta la memoria de intercambio. Intenté eliminar todas las variables dentro de la función de predicción (y estoy seguro de que hay […]

No se puede replicar una architecture CNN matconvnet en Keras

Tengo la siguiente architecture de una neural network convolucional en matconvnet que utilizo para entrenar con mis propios datos: function net = cnn_mnist_init(varargin) % CNN_MNIST_LENET Initialize a CNN similar for MNIST opts.batchNormalization = false ; opts.networkType = ‘simplenn’ ; opts = vl_argparse(opts, varargin) ; f= 0.0125 ; net.layers = {} ; net.layers{end+1} = struct(‘name’,’conv1′,… ‘type’, […]

Modelo extremadamente lento de carga con keras.

Tengo un conjunto de modelos Keras (30) que entrené y guardé usando: model.save(‘model{0}.h5’.format(n_model)) Cuando bash cargarlos, usando load_model , el tiempo requerido para cada modelo es bastante grande e incremental. La carga se realiza como: models = {} for i in range(30): start = time.time() models[i] = load_model(‘model{0}.h5’.format(ix)) end = time.time() print “Model {0}: seconds […]

Keras modelo no aprendiendo

Mi modelo Keras no está aprendiendo nada y no puedo entender por qué. Incluso reduje el tamaño del conjunto de entrenamiento a 5 elementos y el modelo aún no se ajusta a los datos de entrenamiento. Función de pérdida visualizada con TensorBoard. Aquí está mi código: model = Sequential() model.add(Conv1D(30, filter_length=3, activation=’relu’, input_shape=(50, 1))) model.add(Conv1D(40, […]

Guarda y carga keras.callbacks.Historia

Estoy entrenando una neural network profunda utilizando Keras y buscando una manera de guardar y luego cargar el objeto histórico que es de tipo keras.callbacks.History . Aquí está la configuración: history_model_1 = model_1.fit_generator(train_generator, steps_per_epoch=100, epochs=20, validation_data=validation_generator, validation_steps=50) history_model_1 es la variable que deseo guardar y cargar durante otra sesión de Python.