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Estoy trabajando en la clasificación de imágenes utilizando CNN. Estoy utilizando el siguiente código fuente para esa tarea. Estoy atrapado con este error: AttributeError: el objeto ‘NoneType’ no tiene el atributo ‘read’. ¿Podría alguien por favor ayudarme a resolver este problema? En el volumen de la ruta, los valores son . . . Read more
Estoy utilizando Ray RLlib para entrenar un agente PPO con DOS modificaciones en el PPOTFPolicy. Añadí una clase mixin (llamada “Recal”) al parámetro “mixins” en “build_tf_policy()”. De esta manera, el PPOTFPolicy heredaría de mi clase “Recal” y tendría acceso a las funciones miembro que definí en “Recal”. Mi clase “Recal” . . . Read more
Estoy trabajando con Keras y TensorFlow en R. Para normalizar los datos, he escrito esta función: df=data.frame( Column_1=seq(1,10), Column_2=seq(11,20)) normalization_data <- function(df){ data=(df$Column_1-mean(df$Column_1))/sd(df$Column_1) return(data) } Esta función funciona bien y me da buenos resultados, pero solo para una columna. Puedes ver el resultado a continuación: normalized_data <- normalization_data(df) normalized_data [1] . . . Read more
He implementado un modelo utilizando el siguiente código. modelo=models.Sequential() modelo.add(tf.keras.layers.DepthwiseConv2D((3, 5), padding=’valid’, depth_multiplier=10, input_shape=(1188,1188,1))) modelo.add(layers.MaxPooling2D((3,3), strides=(1, 1))) modelo.add(layers.Dropout(.2)) modelo.add(tf.keras.layers.DepthwiseConv2D((2, 4), padding=’valid’, depth_multiplier=2)) modelo.add(layers.MaxPooling2D((2,2), strides=(1, 1))) modelo.add(layers.Dropout(.2)) modelo.add(tf.keras.layers.DepthwiseConv2D((2, 2), padding=’valid’, depth_multiplier=2)) modelo.add(layers.MaxPooling2D((3,2), strides=(1, 2))) modelo.add(layers.Dropout(.2)) modelo.add(layers.Flatten()) modelo.add(layers.Dense(5)) modelo.summary() modelo.compile(optimizer=’adam’, loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=[‘accuracy’]) modelo.fit(f1, labels1,batch_size=20,epochs=10) La forma de f1 y labels1 es (1188, . . . Read more
Tengo un sistema con 60 CPU. Mi intención es paralelizar la predicción de un modelo de Keras en varias imágenes. Intenté el siguiente código: img_model1 = tensorflow.keras.models.load_model(‘my_model.h5’) img_model2 = tensorflow.keras.models.load_model(‘my_model.h5’) img_model3 = tensorflow.keras.models.load_model(‘my_model.h5’) models = [img_model1, img_model2, img_model3] # los tres son el mismo modelo Intenté usar índices para evitar . . . Read more