Tag: AUTO-KERAS
Estoy utilizando la implementación por defecto y básica de Clasificación de Texto como sigue: tokenizer = Tokenizer(num_words=tamaño_vocabulario, filters=filtros) tokenizer.fit_on_texts(list(train_X)) train_X = tokenizer.texts_to_sequences(train_X) val_X = tokenizer.texts_to_sequences(val_X) train_X = pad_sequences(train_X, maxlen=longitud_maxima) val_X = pad_sequences(val_X, maxlen=longitud_maxima) def obtener_coeficientes(palabra,*arr): return palabra, np.asarray(arr, dtype=’float32′) #Para cargar el Embedding embeddings_index = dict(obtener_coeficientes(*o.split(” “)) for o in . . . Read more
He convertido un modelo de Keras a Onnx con el siguiente código: import tensorflow as tf import onnx import tf2onnx.convert from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers from tensorflow.keras.preprocessing import image model = keras.models.load_model(‘modelo13.h5’) model.load_weights(‘modelo13.h5’) onnx_model, _ = tf2onnx.convert.from_keras(model) onnx.save(onnx_model, ‘modelo.onnx’) Dado el mismo input (“test1.jpg”), el modelo de . . . Read more
Tengo problemas para entender lo que hace una agrupación global promedio de 1D en una capa de incrustación. Sé que las capas de incrustación son como tablas de búsqueda. Si tengo tf.keras.layers.Embedding(vocab_size=30, embedding_dim=7, input_length=10), ¿es la salida después de la alimentación hacia adelante una matriz de 10 filas x 7 . . . Read more
Hay preguntas similares anteriores, por ejemplo https://stackoverflow.com/q/65976231 o https://stackoverflow.com/q/55230041, pero no pude encontrar una solución que funcionara en ninguna de las preguntas existentes. Tengo un entorno conda llamado ‘keras’ y he instalado varios paquetes, incluyendo keras en él. Por ejemplo, si intento instalar Keras nuevamente, obtengo: C:\Users\Ori Family>conda activate keras . . . Read more
Estoy intentando entrenar un conjunto de datos usando keras que tiene xtrain.shape —> (2040, 2, 5000) y ytrain.shape —> (2040,) (Datos reales). El conjunto de datos de xtrain y ytrain miniaturizado muestra lo siguiente: xtrain array([[[ 2, 2, 7, 1, 5], [ 1, 2, 3, 4, 3]], [[ 5, 0, . . . Read more