Tag: AUTO-KERAS
Estoy tratando de entrenar mi modelo en Mac M1 Pro, pero sigo obteniendo este error: Epoch 1/2 Traceback (most recent call last): File “"<string>", line 1, in <module> File “"/Users/pauladdai/opt/anaconda3/envs/TensorMask/lib/python3.8/multiprocessing/spawn.py", line 116, in spawn_main exitcode = _main(fd, parent_sentinel) File “"/Users/pauladdai/opt/anaconda3/envs/TensorMask/lib/python3.8/multiprocessing/spawn.py", line 126, in _main self = reduction.pickle.load(from_parent) AttributeError: No se . . . Read more
Estoy trabajando en un modelo de TensorFlow para identificar diferentes mariposas. Estoy usando redes neuronales para esto y estoy leyendo imágenes de carpetas, y todos los datos se dividen en un conjunto de entrenamiento y un conjunto de validación, pero quiero dividirlos de esta manera: (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = . . . Read more
Supongamos que tengo un modelo base que toma dos entradas y produce un valor único: # definir dos entradas input1 = keras.Input(shape=(100,), dtype=tf.int8) input2 = keras.Input(shape=(20,), dtype=tf.int8) # DNN para características onehot dense1 = Dense(32, activation=’relu’)(input1) dense2 = Dense(4, activation=’relu’)(input2) # salida output = Dense(1, activation=’sigmoid’)(Concatenate(axis=1)([dense1, dense2])) # definir modelo . . . Read more
Lo que tengo: 1. Un modelo de red neuronal 2. 10 conjuntos de datos con la misma estructura Lo que quiero: 1. Entrenar el modelo en todos los conjuntos de datos por separado 2. Guardar los modelos por separado Puedo entrenar los conjuntos de datos por separado y guardar los . . . Read more
Estoy tratando de hacer una clasificación de imágenes usando transfer learning en el algoritmo InceptionV3. Tengo imágenes en escala de grises de 48×48, pero el modelo Inception V3 requiere un tamaño mínimo de entrada de 75×75 (ver abajo). pre_trained_model = InceptionV3(input_shape = (48,48,3), include_top = False, weights = ‘imagenet’) ValueError: . . . Read more