Me gustaría gestionar múltiples modelos de Keras en múltiples sesiones. Mi aplicación está construida de tal manera que los modelos pueden estar en vivo al mismo tiempo, además de crearlos, guardarlos y cargarlos. ¿Cuál es la forma correcta de manejar esta situación? Actualmente, un modelo está representado por una instancia de una clase contenedora. Esto […]
Encontré el siguiente problema al intentar exportar un modelo de Keras como un Estimador de TensorFlow con el propósito de servir el modelo. Dado que el mismo problema también surgió en una respuesta a esta pregunta , ilustraré lo que sucede en un ejemplo de juguete y proporcionaré mi solución alternativa para fines de documentación. […]
Estoy girando un Python 3 API w / gunicorn que usa keras para calcular vectores para una imagen, bastante sencillo. ¿Cómo puedo restablecer los datos almacenados en la memoria para cada solicitud? Poco a poco, con el tiempo, las solicitudes aumentan en el tiempo que lleva responder. He ejecutado un perfilador y es específicamente esta […]
Estoy tratando de crear una función de pérdida en keras (Tensorflow Backend) pero estoy un poco atascado para verificar el interior de la función de pérdida personalizada. De hecho, la impresión aparece en la consola solo cuando compilo el modelo, después de eso no hay impresión. (Solo estoy probando una función personalizada muy simple, crearé […]
Recibo un error al intentar aplicar el código a continuación en el conjunto de datos de muestra MNIST para entrenamiento y pruebas. Por favor ayuda El siguiente es mi código: import pandas import numpy import numpy from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.layers import Dropout from keras.utils import […]
¿Es posible tener dos flow_from_directory en un fit_generator? Por ejemplo train_generator_1 = train_datagen.flow_from_directory( train_data_dir_1, target_size=(img_height, img_width), batch_size=batch_size, class_mode=’binary’) train_generator_2 = train_datagen.flow_from_directory( train_data_dir_2, target_size=(img_height, img_width), batch_size=batch_size, class_mode=’binary’) custom_vgg_model.fit_generator( [train_generator_1, train_generator_2], steps_per_epoch=nb_train_samples, epochs=epochs, validation_data=validation_generator, validation_steps=nb_validation_samples, callbacks=[checkpointer, csv_logger])
Quiero usar uno de los modelos de keras precomstackdos (vgg, inicio, resnet, etc.) incluidos en tf.keras.application para la extracción de características para ahorrar tiempo de entrenamiento. ¿Cuál es la forma correcta de hacer esto dentro de una función de modelo de estimador? Esto es lo que tengo actualmente. import tensorflow as tf def model_fn(features, labels, […]
Estoy tratando de crear un archivo pb a partir de mi modelo Keras (backend tensorflow) para poder comstackrlo en iOS. Estoy usando freeze.py y necesito pasar los nodos de salida. ¿Cómo obtengo los nombres de los nodos de salida de mi modelo Keras? https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/python/tools/freeze_graph.py
Estoy probando mi nuevo NVIDIA Titan V, que es compatible con las operaciones de float16. Noté que durante el entrenamiento, float16 es mucho más lento (~ 800 ms / paso) que float32 (~ 500 ms / paso). Para hacer las operaciones de float16, cambié mi archivo keras.json a: { “backend”: “tensorflow”, “floatx”: “float16”, “image_data_format”: “channels_last”, […]
Mis datos de entrenamiento tienen la forma (?, 15) ¿dónde? Es una longitud variable. Al crear mi modelo especifico esto: inp = Input(shape=(None,15)) conv = Conv1D(32,3,padding=’same’,activation=’relu’)(inp) … Mis datos de entrenamiento tienen la forma (35730,?, 15). Comprobando esto en python obtengo: X.shape Salidas: (35730,) X[0].shape Salidas: (513, 15) Cuando bash ajustar mi modelo a mis […]