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Tag: BAYESIAN-DEEP-LEARNING

Valor de error: La entrada 0 de la capa secuencial_4 no es compatible con la capa: se esperaba ndim=4, se encontró ndim=3. Se recibió la forma completa: (None, 1188, 6)

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

livelossplot keras plot por época

Estoy tratando de trazar una función de costo y una función de precisión en Keras. Sin embargo, cuando quiero jugar con mis épocas, por ejemplo, 100 veces, obtendré 100 gráficos en Python, que tengo que eliminar antes de que se presente el gráfico de la época n + 1. Me . . . Read more

Visualizando un modelo de máquina enseñable

Estoy utilizando una máquina enseñable para realizar mi reconocimiento de palabra clave, la cual se ejecuta en electron. Ahora el modelo funciona bien, pero quiero visualizarlo. He visto tutoriales sobre cómo visualizar modelos de TensorFlow, Keras, etc. Pero, ¿qué hacer con un modelo de máquina enseñable?