Keras es una biblioteca de red neuronal que proporciona una API de alto nivel en Python y R. Use esta etiqueta para preguntas relacionadas con cómo usar esta API. Incluya también la etiqueta para el idioma / backend ([python], [r], [tensorflow], [theano], [cntk]) que está utilizando. Si está utilizando los keras integrados de tensorflow, use la etiqueta [tf.keras].

Más sobre keras...

Soy bastante nuevo en TF, Keras y ML en general. Estoy tratando de implementar un MLP muy simple con una forma de entrada de (batch_size,3,2) y una forma de salida de (batch_size,3), es decir (si lo tengo bien): para cada función 3x2, hay un 3 correspondiente Etiqueta de la matriz de valor. Aquí es....
8 jun. 2021 a las 13:42
Sin embargo, me gustaría monitorear la precisión para mi modelo de TensorFlow, sin embargo, al compilar mi modelo usando metrics=['accuracy'] o metrics = [tf.keras.metrics.Accuracy()] y luego entrena mi modelo la siguiente advertencia aparece. ADVERTENCIA: TENSORFLOW: Temprano de parada acondicionad....
7 jun. 2021 a las 07:19
Estoy trabajando en el problema de la NLP. La columna de destino contiene 5 tipos de oraciones: "Extremely Positive", "Positive", "Neutral", "Negative", "Extremely Negative" Quiero convertir esas oraciones al número [5,4,3,2,1]. ¿Hay una función de construcción en keras o python para hacerlo? ¿O n....
6 jun. 2021 a las 10:07
Tengo un CNN-LSTM que se ve como sigue; SEQUENCE_LENGTH = 32 BATCH_SIZE = 32 EPOCHS = 30 n_filters = 64 n_kernel = 1 n_subsequences = 4 n_steps = 8 def DNN_Model(X_train): model = Sequential() model.add(TimeDistributed( Conv1D(filters=n_filters, kernel_size=n_kernel, activation='rel....
Cuando estoy construyendo un modelo de aprendizaje profundo para el código de fuente automático que genera comentarios. Obtuve el error anterior. Utilicé el modelo de transformador para crear el modelo. Ciudad, cualquiera, dame una solución.....
2 jun. 2021 a las 22:17
Quería probar mi modelo cargando una imagen, pero obtuve este error. Y creo que obtuve el error en algún lugar de estas líneas, simplemente no estoy seguro de cómo arreglarlo. IMAGE_SIZE = [244,720] inception = InceptionV3(input_shape=IMAGE_SIZE + [3], weights='imagenet',include_top=False) También ....
Soy nuevo en TensorFlow . Tratando de desarrollar un modelo simple con múltiples entradas y una sola salida. Lo apreciaría si alguien me puede ayudar con esto. Encontré el siguiente código que podría funcionar, pero no lo hace. Además, ¿cómo puedo predecir el parámetro en este caso? trainx1 = np.ar....
Heyy chicos, estoy principiante en el aprendizaje profundo y, actualmente, intentando la CNN básica que encontré para hacer modelo Pero tengo un error que decía 49 tensorboard=TensorBoard(log_dir="logs/{}".format(time())) ---> 50 model = ClassicalModel (Input_Shape) 51 Model.fit_generator (52 trai....
2 jun. 2021 a las 10:22
Yo uso TensorFlow 's Dataset de tal que {{x0 }} es un diccionario de 6 tensores que todos usamos en una función de pérdida única que se parece a esto: def CustomLoss(): def custom_loss(y_true, y_pred): a = tf.keras.losses.binary_crossentropy(y_true['a_0'], y_pred[0]) * y_true['a_1'] ....
Estoy usando la biblioteca de Serpentai para capturar un marco de juegos, construir una pila de marco y alimentarla a la biblioteca de KERAS para predecir la función. Al hacer esto, se produce un error. Aquí está yo creando una pila de marco: full_game_frame = FrameGrabber.get_frames( [0], f....
2 jun. 2021 a las 00:57
Estoy usando el siguiente código: model = Sequential() model.add(Conv2D(filters=96, kernel_size=(11,11), strides=(11, 3),input_shape=(input_length,input_features,1), activation='relu')) model.add(Dense(5, activation="softmax")) model.compile(loss='categorical_crossentropy', metrics=["accuracy"], opt....
1 jun. 2021 a las 16:01
Al construir un modelo secuencial, noté que hay una diferencia entre agregar relu capa y LeakyReLU capa. test = Sequential() test.add(Dense(1024, activation="relu")) test.add(LeakyReLU(0.2)) ¿Por qué no puedo agregar una capa con activación = "LeakyReLU"? (Founchirlu no es una cadena con la que Ker....
1 jun. 2021 a las 14:52
Estoy haciendo Subclase de Keras con el conjunto de datos MNIST. Fui capaz de hacerlo con Sequantial y Functional API. Pero ahora cuando llamo model.fit() en mi subclase recibo este error: AttributeError: Layer mnist_model_35 has no inbound nodes. Este es mi código: Mnistmodelo class MNISTModel(ker....
RCNN rápido es un algoritmo para la detección de objetos en las imágenes, en las que nos alimentamos a la red neuronal una imagen y nos envían una lista de objetos y sus categorías dentro de la imagen basada en la lista de cajas de límite llamadas "cajas de verdad molidas". El algoritmo compara las ....
Estoy usando un modelo de xception con pesos preinstitucionales entrenados en ImageNet de acuerdo con: model = keras.applications.Xception( weights='imagenet', input_shape=(150,150,3) ) Ahora me gustaría tomar una capa específica (por su nombre, usando model.get_layer(layerName)) y luego r....
Encuentre el siguiente TF Keras Model en el que estoy usando tanh activation function en el Hidden Layers. Si bien el valor de los lógicos es apropiado, los valores que se calculan mediante la implementación de la tanh function manualmente se traduce en Nan . Puede ser debido a la Runtime a....
31 may. 2021 a las 06:14
He entrenado un modelo con TensorFlow 2.5.0 en google colab con la siguiente estructura: encoder = tf.keras.layers.experimental.preprocessing.TextVectorization( max_tokens=VOCAB_SIZE, output_mode='int', output_sequence_length=MAX_SEQUENCE_LEN ) encoder.adapt(train_dataset.map(lambda text, l....
30 may. 2021 a las 22:19
Tengo el siguiente código agregando el clasificador, recupero una puntuación de baja confianza. import keras from keras import layers,Model from keras.layers import Input,GlobalAveragePooling2D,Flatten,Dense MobileNetV2_model= keras.applications.MobileNetV2(input_shape=None, alpha=1.0, include_top=F....
Quiero crear un modelo de clasificación. Para este propósito he recogido algunas imágenes de 3 clases diferentes. Primero, he implementado el modelo de Xception (congiene todas las capas excepto la última). Sin embargo, sobrecargó. Luego, he decidido utilizar la estrategia de aumento de datos. Esta ....
30 may. 2021 a las 11:46
Estoy tratando de agregar una capa de neurona a mi modelo que tiene tf.keras .activations.relu () con max_value = 1 como su función de activación. Cuando intento hacerlo así: model.add(tf.keras.layers.Dense(2, activation=tf.keras.activations.relu(max_value=1))) Me da el siguiente error: TypeError:....
30 may. 2021 a las 08:17
Hace una semana, mi cuaderno en Google Colaboratorio estaba funcionando bien después de instalar las siguientes bibliotecas: !pip install te !pip install tensorflow==2.1 !pip install keras==2.3.1 !pip install -U segmentation-models !pip install -U --pre segmentation-models Y import tensorflow as t....
IMAGE_RES = 224 def format_image(image, label): image = tf.image.resize(image, (IMAGE_RES, IMAGE_RES))/255.0 return image, label BATCH_SIZE = 32 train_batches = train_dataset.map(format_image).batch(BATCH_SIZE).prefetch(1) train_gray_batches = train_grey_dataset.map(format_image).batch(BATCH_SIZ....
30 may. 2021 a las 01:17
Estoy recibiendo el siguiente error al compilar la red neuronal en el conjunto de datos de MNIST raise ValueError("Shapes %s and %s are incompatible" % (self, other)) ValueError: Shapes (None, 1) and (None, 10) are incompatible (X_train_full, y_train_full), (X_test, y_test) = mnist.load_data()....
29 may. 2021 a las 07:50
Tratando de actualizar esta implementación impresionante de gumble-softmax-vae encontrado Aquí. Sin embargo, sigo consiguiendo TypeError: Cannot convert a symbolic Keras input/output to a numpy array. Estoy perplejo, probé muchas cosas. Curiosamente, algunas búsquedas regresan con otra implement....
Tengo el siguiente código, utilizando MobileNETV2 para dos clasificaciones de clase. Después de agregar la capa densa con 2 unidades, la precisión se reduce significativamente al 45%. No pude averiguar cuál podría ser el problema, cambié optimizer, pero aún así la precisión no mejoró. Mi conjunto de....