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在Keras下載ResNet50產生「SSL：CERTIFICATE_VERIFY_FAILED」

我使用python 3.6和Keras（2.0.9）在Tensorflow 試圖下載resnet50的訓練的模型，但會遇到以下錯誤：異常：URL抓取失敗在https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases/download/v0.2/resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5：無 -

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如何在Keras中獲得訓練準確度輸出？

我在訓練期間在Keras中使用fit_generator(data_generator, steps_per_epoch=total/batch_size, epochs=epochs, verbose=2,callbacks=mylist)，但我不知道如何讓它在訓練時打印訓練準確性？好像它沒有做任何印刷信息培訓...

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如何確定我的深度學習模型需要什麼類型的圖層？

假設我想製作一個可以做某事的模型。現在當我在Google或YouTube上搜索這個主題時，我發現很多相關的教程，看起來像一個聰明的程序員已經通過深度學習實現了這個模型。但是他們怎麼知道什麼類型的層，他們需要什麼類型的激活功能，喪失功能，優化，單位等數使用深度學習解決某些問題。是否有知道這一點，或者它只是理解和經驗的問題的任何技術？如果有人能指點我一些視頻或文章回答我的問題，這也會非常有幫助。

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自定義積分損失項Keras

我想在Keras中定義一個自定義損失函數，其中有一個附加項，它是神經網絡輸出域的一個整體。因此，這看起來像：關鍵的一點是，隨着我已經指定整個域的整體運行，而不僅僅是訓練數據。我不介意使用任何形式的正交來評估積分，我只需要能夠評估它。目前，據文檔顯示，這是不可能與自定義損失，因爲它只提供訪問y_pred和y_true。有沒有在Keras中實現這一點的方法？

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KERAS的model.summary中的「無」是什麼意思？

輸出形狀中的（None，100）是什麼意思？這是（「無」）樣品編號還是隱藏尺寸？

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import error keras.models密集，LSTM，嵌入

我無法運行此神經語言模型教程中的代碼。雖然我已經安裝了keras和tensorflow，但似乎我無法從keras.models中導入相關軟件包。一）keras installed B）TensorFlow installed C）Spyder error message 我也試圖在Windows控制檯運行導入命令。那裏的錯誤信息說「CPU支持這個TensorFlow二進制文件未編譯使用的指令」

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是否可以使用STATEFUL循環NN（LSTM）進行分類

我有一個數據集C的50,000（二進制）樣本，每個樣本的128功能。類標籤也是二進制文件，即1或-1。例如，樣本看起來像這樣[1,0,0,0,1,0, .... , 0,1] [-1]。我的目標是根據二進制類（即1或-1）對樣本進行分類。我想嘗試使用Recurrent LSTM來生成一個很好的分類模型。 tr_C, ts_C, tr_r, ts_r = train_test_split(C, r,

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如何使用keras和tensorflow後端將密集層的輸出作爲一個numpy數組？

我是Keras和Tensorflow的新手。我正在使用深度學習來開展面部識別項目。我使用此代碼（輸出softmax圖層）將輸入主題的類標籤作爲輸出獲得，並且我的100個類的自定義數據集的準確率爲97.5％。但是現在我對特徵向量表示感興趣，所以我想通過網絡傳遞測試圖像並在softmax（最後一層）之前從激活的密集層提取輸出。我提到了Keras的文檔，但似乎沒有任何效果。任何人都可以請幫助我如何從密

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Keras：密實與嵌入 - ValueError異常：輸入0是與層repeat_vector_9不相容：預期NDIM = 2，發現NDIM = 3

我有以下網絡的正常工作： left = Sequential() left.add(Dense(EMBED_DIM,input_shape=(ENCODE_DIM,))) left.add(RepeatVector(look_back)) 然而，我需要與嵌入層更換緻密層： left = Sequential() left.add(Embedding(ENCODE_DIM, EMBED_D

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如何創建一個在Keras模式下讀取一個巨型數據框的線程安全生成器fit_generator

Keras新手在這裏。我在一個非常大的CSV文件上做了一些深入的學習實驗（keras 2.x，tensorflow作爲背景，python3.5）。將CSV加載到Pandas數據框後，我需要讀取數據幀以將數據轉換爲X_train，y_train/label。因爲轉換後的X_train非常大，不適合內存。我開始使用generator和model.fit_generator（）。我已經瞭解到，通過創建