Articles of keras de

keras ValueError: la salida del generador debe ser una tupla (x, y, sample_weight) o (x, y). Encontrado: ninguno

Tengo un modelo Unet de Retina Unet , sin embargo, he aumentado las imágenes y las máscaras. ¿Ahora? me da este error ValueError: output of generator should be a tuple (x, y, sample_weight) or (x, y). Found: None ValueError: output of generator should be a tuple (x, y, sample_weight) or (x, y). Found: None Quiero […]

¿Cómo puedo imprimir la tasa de aprendizaje en cada época con Adam optimizer en Keras?

Debido a que el aprendizaje en línea no funciona bien con Keras cuando está usando un optimizador adaptativo (la progtwigción de la tasa de aprendizaje se restablece al llamar a .fit() ), quiero ver si puedo configurarlo manualmente. Sin embargo, para hacer eso, necesito averiguar cuál fue la tasa de aprendizaje en la última época. […]

ImportError con importación de keras

Estoy tratando de importar keras me da un error from tensorflow.python.ops import tensor_array_ops . >>> import keras Using TensorFlow backend. Traceback (most recent call last): File “”, line 1, in File “/home/ss/anaconda2/envs/kerasenv/lib/python2.7/site-packages/keras/__init__.py”, line 2, in from . import backend File “/home/ss/anaconda2/envs/kerasenv/lib/python2.7/site-packages/keras/backend/__init__.py”, line 67, in from .tensorflow_backend import * File “/home/ss/anaconda2/envs/kerasenv/lib/python2.7/site-packages/keras/backend/tensorflow_backend.py”, line 4, in from tensorflow.python.ops […]

No se puede pasar la primera época: solo se cuelga

Básicamente estoy usando la mayoría del código del tutorial de la API de aprendizaje de transferencia Keras Inception, https://faroit.github.io/keras-docs/2.0.0/applications/#inceptionv3 Sólo unos pocos cambios menores para adaptarse a mis datos. Estoy usando Tensorflow-gpu 1.4, Windows 7 y Keras 2.03 (? Últimos Keras). CÓDIGO: from keras.applications.inception_v3 import InceptionV3 from keras.preprocessing import image from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from […]

Configuración de Keras ImageDataGenerator media y estándar

Tengo un modelo de keras pre-entrenado y quiero usarlo en un nuevo conjunto de datos. Tengo pesos, medias y archivos estándar del modelo pre-entrenado y quiero usar flow_from_directory de Image Data Generator para cargar el nuevo conjunto de datos. El problema es ¿cómo puedo configurar la media y el archivo estándar para la normalización explícitamente? […]

Tensorflow op en modelo Keras

Estoy tratando de usar una operación de tensorflow dentro de un modelo de Keras. Anteriormente intenté envolverlo con una capa Lambda, pero creo que esto deshabilita la propagación hacia atrás de esas capas. Más específicamente, estoy tratando de usar las capas desde aquí en un modelo de Keras, sin trasladarlas a las capas de Keras […]

Keras: cómo usar fit_generator con múltiples salidas de diferente tipo

En un modelo de Keras con la API funcional, necesito llamar a fit_generator para entrenar en datos de imágenes aumentadas usando un ImageDataGenerator. El problema es que mi modelo tiene dos salidas: la máscara que estoy tratando de predecir y un valor binario, obviamente solo deseo boost la entrada y la salida de la máscara […]

Error de memoria ‘Recurso agotado’ al intentar entrenar un modelo de Keras

Estoy tratando de entrenar un modelo VGG19 para un problema de clasificación de imágenes binarias. Mi conjunto de datos no encaja en la memoria, así que uso lotes y la función .fit_generator del model . Sin embargo, incluso cuando trato de entrenar con lotes, recibo el siguiente error: W tensorflow / core / common_runtime / […]

Keras para implementar redes neuronales de convolución.

Acabo de instalar tensorflow y keras. Y tengo la demo simple como sigue: from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense import numpy # fix random seed for reproducibility seed = 7 numpy.random.seed(seed) # load pima indians dataset dataset = numpy.loadtxt(“pima-indians-diabetes.csv”, delimiter=”,”) # split into input (X) and output (Y) variables X = dataset[:,0:8] Y […]

cómo obtener los resultados de la capa de incrustación

from keras.models import Sequential from keras.layers.embeddings import Embedding from theano import function model = Sequential() model.add(Embedding(max_features, 128, input_length = maxlen)) Quiero obtener los resultados de las capas de incrustación. Leí la fuente en keras pero no encontré ninguna función o atributo adecuado. ¿Alguien me puede ayudar con esto?