我正在尝试实现 DenseNet model，我正在使用具有 4 个类的图像数据集。 代码片段： 对于建筑 model： 使用两个 DenseNet 块创建一个 model： 错误是： NameError: name 'compression' is not defined ...
我想对 DenseNet-161 的整个块进行微调。 目前，我知道我可以使用以下方法来冻结除分类器之外的所有层： 但是，我想解冻 DenseNet 的最后几层/块以进行微调。 实现这一目标的最佳最优雅方式是什么？ ...
如何更改dens.net121 model的out_features ？ 我正在使用下面的代码来训练 model：from torch.nn.modules.dropout import Dropout class Densnet121(nn.Module): def __ini ...
我一直在尝试在 dens.net model 上执行量化但没有成功。 我一直在尝试实施 pytorch 后训练 static 量化。 Pytorch 有其他模型的量化版本，但没有用于 dens.net。 是否可以量化 dens.net 架构。 我已经搜索了有关如何在预训练模型上应用量化的教程，但 ...
我是机器学习的新手，我正在尝试训练 model。我使用这个 Keras 官方示例作为指南来设置我的数据集并将其输入 model： https://www.tensorflow.org/api_docs /python/tf/keras/utils/序列从训练数据中，我为单列创建了一个滑动 wind ...
如果这在错误的地方或格式不正确，请提前道歉。 遇到一个问题，我无法找到答案，因为我在搜索过程中可能措辞不正确。 我创建了一个 model 并正常工作——在 6 个类别中实现了 91.5% 的准确率。 无论如何总结我的问题： 目标是对垃圾图像进行分类，model 必须预测它看到的是哪种垃圾。 6类， ...
导入库 目录+ model 训练+测试 打印分类报告准确率为96%，但在分类报告中显示为50%。 它打印哪个值 Output ...
我是使用 CNN 的新手，但我正在尝试使用功能 API 和 CIFAR10 数据集来制作一个。 唯一的问题是我的准确率非常低。 我查看了我的教科书示例和文档，但无法弄清楚为什么它应该开始更高的时候却如此之低。 这是我使用 DenseNet201 和 tf 2.7 版的设置： 我觉得我见过的所有例子 ...
当我运行下面粘贴的代码时，model 只是针对“乘数”=1 或 =4 进行训练。 在 google colab 中运行相同的代码 → 只训练 multiplier=1 我在这里使用 DenseNet 的方式有什么错误吗？ 在此先感谢，感谢您的帮助！ 如果训练没有开始，output 是： ...
我正在尝试构建一个密集的块，所以我写了一个这样的简单示例： 但我得到的图表不包含任何连接： 我的代码可能有问题吗？ ...
我想用 DenseNet 进行迁移学习，我找到了一个我想研究的例子。 所以这是用这些层替换原始 model 的 output。 但是，当我尝试安装 model 时，出现不兼容的形状错误： 但是，查看 model 总结，我不知道这是什么原因。 ...
我一直在尝试将预训练的 PyTorch Densenet 的第一个 conv 层从 3 个通道更改为 4 个通道，同时保持其原始 RGB 通道的预训练权重。 我已经完成了以下代码，但是优化器部分向我抛出了这个错误： "ValueError: can't optimize a non-leaf Te ...
我想量化一个 DenseNet model。 我正在使用 Tensorflow 2.4。 但我收到以下消息： RuntimeError：层 conv2_block1_0_bn：<class 'tensorflow.python.keras.layers.normalization_v2.Ba ...
我正在尝试将 Keras chexNet 权重文件加载到 Densenet121， https: //www.kaggle.com/theewok/chexnet-keras-weights 我收到 ValueError：您正在尝试将包含 242 层的权重文件加载到具有 241 层的模型中。 如果 ...
我正在尝试将扁平层作为 convd2d 的输入，并使用 cifar-10 数据集在 Densenet 上预测 10 class 分类问题的 output。 以下代码片段出现错误。 我收到以下错误 谁能告诉我如何解决它。 提前致谢。 ...
我必须将密集网络中的 fc 层转换为 conv 层。 下面是密集网络的架构。 我已经通过这些行更改了 output 层的最后两行 但是在训练 model 时出现错误。 完整的错误跟踪 ...
我在我的一个项目中使用了一个densenet model，并且在使用正则化时遇到了一些困难。 如果没有任何正则化，验证和训练损失 (MSE) 都会减少。 不过，训练损失下降得更快，导致最终 model 出现一些过拟合。 所以我决定使用 dropout 来避免过拟合。 使用 Dropout 时，验证 ...
我是深度学习的新手，并试图了解隐藏层背后的概念，但我不清楚以下几点： 如果假设有 3 个隐藏层。 当我们将第 2 层所有节点的输出作为第 3 层所有节点的输入时，第 3 层节点的输出有什么不同，因为它们获得相同的输入 + 相同的参数初始化（根据我阅读的内容，我假设一层的所有节点都获得相同的参数随机 ...
我有大约 100k 个大小为 256 的数组，我想将它们输入到由几个密集层组成的神经网络中，并输出 100k 个大小为 256 的数组。（我希望我的网络将输入数组转换为输出数组） . 我无法正确设置它。 我的X_train和y_train有形状(98304, 256) y_train (98304 ...
我目前正在第一次使用深度 q-learning 训练多个循环卷积神经网络。 输入是一个 11x11x1 的矩阵，每个网络由 4 个卷积层组成，尺寸分别为 3x3x16、3x3x32、3x3x64、3x3x64。 我使用 stride=1 和 padding=1。 每个 convLayer 之后是 ...