解决Keras自带数据集与预训练model下载太慢问题

1.只保存最佳的训练模型 2.保存有所有有提升的模型 3.加载模型 4.参数说明 只保存最佳的训练模型 from keras.callbacks import ModelCheckpoint filepath='weights.best.hdf5' # 有一次提升, 则覆盖一次. checkpoint = ModelCheckpoint(filepath, monitor='val_acc', verbose=1,save_best_only=True,mode='max',period=2)

前两天调用之前用keras(tensorflow做后端)训练好model,却意外发现报错了!!之前从来没有过报错!!错误内容粘贴如下: File "h5py_objects.pyx", line 54, in h5py._objects.with_phil.wrapper (C:\Minonda\conda-bld\h5py_1496885653697\work\h5py_objects.c:2867) File "h5py_objects.pyx", line 5

Siamese网络不做过多介绍,思想并不难,输入两个图像,输出这两张图像的相似度,两个输入的网络结构是相同的,参数共享. 主要发现很多代码都是基于mnist数据集的,下面说一下怎么用自己的数据集实现siamese网络. 首先,先整理数据集,相同的类放到同一个文件夹下,如下图所示: 接下来,将pairs及对应的label写到csv中,代码如下: import os import random import csv #图片所在的路径 path = '/Users/mac/Desktop/wxd/fl

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧! import keras import numpy as np from keras.applications import vgg16, inception_v3, resnet50, mobilenet #Load the VGG model vgg_model = vgg16.VGG16(weights='imagenet') #Load the Inception_V3 model inception_model = inception_v3.I

keras的数据集源码下载地址太慢.尝试过修改源码中的下载地址,直接报错. 从源码或者网络资源下好数据集,下载好以后放到目录  ~/.keras/datasets/    下面. 其中:cifar10需要改文件名为cifar-10-batches-py.tar.gz ,cifar100改为 cifar-100-python.tar.gz , mnist改为 mnist.npz 预训练models放到 ~/.keras/models/ 路径下面即可. 补充知识:Keras下载的数据集以及预训练模型

我就废话不多说了,直接上代码吧! class Net(nn.Module): def __init__(self , model): super(Net, self).__init__() #取掉model的后两层 self.resnet_layer = nn.Sequential(*list(model.children())[:-2]) self.transion_layer = nn.ConvTranspose2d(2048, 2048, kernel_size=14, stride=3)

前言 最近开始学习深度学习相关的内容,各种书籍.教程下来到目前也有了一些基本的理解.参考Keras的官方文档自己做一个使用application的小例子,能够对图片进行识别,并给出可能性最大的分类. 闲言少叙,开始写代码 环境搭建相关就此省去,网上非常多.我觉得没啥难度 from keras.applications.resnet50 import ResNet50 from keras.preprocessing import image from keras.applications.res

用keras进行大数据训练,为了加快训练,需要提前制作训练集. 由于HDF5的特性,所有数据需要一次性读入到内存中,才能保存. 为此,我采用分批次分为2个以上HDF5进行存储. 1.先读取每个标签下的图片,并设置标签 def load_dataset(path_name,data_path): images = [] labels = [] train_images = [] valid_images = [] train_labels = [] valid_labels = [] counte

1.Binary Cross Entropy 常用于二分类问题,当然也可以用于多分类问题,通常需要在网络的最后一层添加sigmoid进行配合使用,其期望输出值(target)需要进行one hot编码,另外BCELoss还可以用于多分类问题Multi-label classification. 定义: For brevity, let x = output, z = target. The binary cross entropy loss is loss(x, z) = - sum_i (x[

本文主要介绍通过预训练的ImageNet模型实现图像分类,主要使用到的网络结构有:VGG16.InceptionV3.ResNet50.MobileNet. 代码: import keras import numpy as np from keras.applications import vgg16, inception_v3, resnet50, mobilenet # 加载模型 vgg_model = vgg16.VGG16(weights='imagenet') inception_mo

在2.2.0版本前, from keras import backend as K from keras.engine.topology import Layer class MyLayer(Layer): def __init__(self, output_dim, **kwargs): self.output_dim = output_dim super(MyLayer, self).__init__(**kwargs) def build(self, input_shape): # 为该层