Tag: TRANSFER-LEARNING
ADVERTENCIA: Se ha detectado un SavedModel guardado previo a TF 2.5 al cargar un modelo Keras. Asegúrese de guardar el modelo con model.save() o tf.keras.models.save<em>model(), *NO* tf.savedmodel.save(). Para confirmar, debe haber un archivo llamado “keras_metadata.pb” en el directorio SavedModel. <hr> OpError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp/ipykernel<em>11864/674996100.py in <module> —-> . . . Read more
Entrené un modelo (a través de Transfer Learning) en mi conjunto de datos personalizado de pistolas y funciona bien para detectar pistolas, pero cuando ejecuto la detección en una imagen que contiene un auto y una pistola, detecta ambos como pistola… Quiero que solo detecte la pistola. El problema es . . . Read more
He preentrenado un modelo (mi propio modelo guardado) con dos clases, que quiero usar para aprendizaje por transferencia para entrenar un modelo con seis clases. He cargado el modelo preentrenado en el nuevo script de entrenamiento: base_model = tf.keras.models.load_model(“base_model_path”) ¿Cómo puedo eliminar la capa superior/cabeza (una capa conv1D)? Veo que . . . Read more
Por favor, agregue algo de contexto para explicar las secciones de código: Incluya los siguientes encabezados antes de traducir el código: import tensorflow as tf base_model = tf.keras.applications.MobileNetV2(input_shape=(224, 224, 3), include_top=False, weights=’imagenet’) x = base_model.output x = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(x) x = se_model.input, outputs = prediction_layer) return model
Estoy intentando implementar GradCAM en un modelo de transfer-learning. Por esa razón, necesito una salida adicional de la última capa convolucional del modelo base. Mi modelo consta de capas de preprocesamiento/augmentación, un MobileNet pre-entrenado y una capa personalizada. Cuando implemento MobileNet con una capa funcional, siempre obtengo un error de . . . Read more