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Aquí, X_train = el 75% de mis datos de imagen de cáncer, que tienen 3 clases. Y_train = las imágenes están etiquetadas como [0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2] X_test = el 25% de las imágenes de mi conjunto de datos de cáncer resultados = modelo.fit(X_train, Y_train, X_test, validation_split=0.1, batch_size=6, epochs=5, # Pero estoy obteniendo . . . Read more
data_transform_test = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Grayscale(num_output_channels=1), transforms.Resize((28, 28)), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,)) ]) Esto es lo que intenté para mi implementación de un modelo basado en el conjunto de datos MNIST. No puedo cambiar la arquitectura completa del modelo porque eso es demasiado trabajo para mí. Pero mi código me está dando este error. . . . Read more
Gracias por ayudar con esto. Estoy tratando de entrenar una red neuronal convolucional para predecir un aspecto binario de mi sistema utilizando TensorFlow. Tengo aproximadamente 1000 ndarray, de tamaño 400x400x3, que contienen flotantes. Esto es similar (creo) a una imagen RGB; los tres aspectos de mi imagen no son de . . . Read more