如果没有这个库先安装pip3 install -U keras-tuner,不然会提示错误。ModuleNotFoundError: No module named 'kerastuner 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importos from tensorflow.keras.preprocessing.imageimportImageDataGenerato
从keras.preprocessing导入image,用于图像的加载和预处理。 从sklearn.model_selection导入train_test_split,用于将数据集划分为训练集和测试集。 二、定义标签的独热编码函数 def convert_to_one_hot(labels, num_classes): one_hot_labels = np.zeros((len(labels), num_classes)) for i, label in enumerate...
对于sequences 二维数组里的每一个元素也是一个采样序列 ,对这个序列,我们采用了 tf.keras.preprocessing.sequence.skipgrams 这个接口 进行负采样, 注意这里 负采样是 全局负采样,有 可能出现正样本。 这里 negative_samples 我选择了2 。这里推荐在较小的数据集中一般将 num_ns 设置为 [5, 20] 范围内的整数,而...
from tensorflow.keras.applicationsimportvgg19 from tensorflow.keras.preprocessingimportimageimportnumpyasnpimportargparse # 用于保存命令行参数FLAGS=None # 初始化vgg19模型,weights参数指的是使用ImageNet图片集训练的模型 # 每种模型第一次使用的时候都会自网络下载保存的h5文件 # vgg19的数据文件约为584M model=...
from tf.keras.preprocessing.text import Tokenizer # Using TensorFlow backend. # 创建分词器 Tokenizer 对象 tokenizer = Tokenizer() # text text = ["今天 北京 下雨了", "我 今天 加班"] # fit_on_texts 方法 tokenizer.fit_on_texts(text) # word_counts属性 tokenizer.word_counts # OrderedDict([(...
# 优化1:图像增强# ①数据增强fromtensorflow.keras.preprocessing.imageimportImageDataGenerator datagen = ImageDataGenerator( rotation_range=15, width_shift_range=0.1, height_shift_range=0.1, horizontal_flip=True, zoom_range=0.2, fill_mode='nearest') ...
1、使用tf.keras中封装好的API 2、使用自定义的训练过程:自定义每个batch的循环过程 五、keras_bert 六、TensorFlow2.x的常见异常 一、设置CPU/GPU运行环境: 指定使用CPU: import tensorflow as tf tf.debugging.set_log_device_placement (True) # 设置输出运算所在的设备 ...
(1)利用函数tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator()生成 函数原型: tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator( featurewise_center=False, samplewise_center=False, featurewise_std_normalization=False, samplewise_std_normalization=False,
在这里我们可以将上一节所使用的的图像分类的代码,修改为有将数据归一化的代码,命名为 --- tf_keras_classification_model-normalize, 代码如下: import进必要的模块 import matplotlibasmpl import matplotlib.pyplotasplt #%matplotlib inline import numpyasnp import...
import tensorflow as tfprint(tf.__version__)import pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn.model_selection import train_test_splitimport tensorflow as tffrom sklearn import preprocessingfrom tensorflow.keras.models import Sequentialfrom tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, BatchNormalization...