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TF1.4はケーラーを不可欠な部品にしました。 propratery入力関数（つまり、tf.estimator.inputs.numpy_input_fnを使用しない）でKerasモデルからEstimatorを作成しようとすると、TensorflowはInput関数でモデルを融合できないため、機能しません。私はtf.keras.estimator.model_to_estimator keras

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keras.preprocessingを使用してGoogle Cloud Storageから画像を読み込む方法

私は、ローカルまたはクラウドで訓練できる機械学習コードを書いています。私はkeras.preprocessingを使ってイメージをロードしています。フードの下にはPILが使われています。ローカルファイルは正常に動作しますが、「gs：// ...」などのGoogle Cloud Storageのパスは理解できません。 from keras.preprocessing import image ima

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最後の軸のインデックスを与えられたテンソルのみを効率的にマスクする方法はありますか？

私はテンソル形状を持っているとします。(batch_size, a, ... , c, d, e)ここで、a、...、c、d、eは整数です。例えば、(batch_size, 500, 3, 2, 2, 69)または(batch_size, 2, 2)です。 1）I：私の質問は、すべてのテンソルのためですが、のは、私はtensor1の最後の軸のtensor2tensor2.get_shape()

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事前学習モデル（Keras、Tensorflow）を使用したマスクR-CNN、高速R-CNNの最適な画像サイズ

既存のTensorflowおよびKerasのCNNコードの例は、トレーニング画像に同じサイズを使用しています（299 * 299、244 * 256 * 256、さらに2つ。私は、これは部分的には訓練されたモデルとの互換性にも依存していると推測しています。私はまだアーキテクチャを評価していますが、Resnet、InceptionまたはXception、TensorflowまたはKerasを使用し

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Convolution2D対KerasライブラリのConv2D、Python

これらは同じモジュールか異なるモジュールか、これらの違いについてのドキュメントはありますか？ keras.layers.Conv2D keras.layers.Convolution2D keras.layers.convolutional.Conv2D keras.layers.convolutional.Convolution2D

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各エポックの最後のステップが長すぎます

私はKerasを使用しています。 model.fit_generator(...)を実行すると、約1.5秒ごとに1ステップ進みますが、最後のステップには数分かかります。 Epoch 1/50 30/31 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 2.0676 - acc: 0.2010 なぜですか？

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Tensorflow損失は、私は強化学習とAIをやっていると私は奇妙な結果を得ている

すでに低い、損失は次のように示しhttps://imgur.com/a/Twacm そして、それは訓練だが、各ゲームの後に、それはですランダムプレイヤーとの戦い、加重マトリックスを持つプレイヤーのプレイ後、上下に移動：基本的に私はオセロを学ぶことを学ぶ強化学習エージェントをやっています。 E-greedyを使用して、Tensorflow上のKerasを使用してリプレイと深いネットワークを体験して

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Keras.jsエンコーダがhdf5モデルをエンコードできません

ブラウザでケラスモデルを実行しようとしています。私はthisブログに従っていた。 model.hdf5とmodel.jsonという2つのモデルファイルがあります。私はまた、他のデータから重みを分けるために必要な2つのpythonファイルencoder.pyとmodel_pb2.pyをgithub repositoryからダウンロードしました。私が走るとき python encoder.py ./m