keras框架等使用中问题【汇总】

简介operands could not be broadcast together with shapes 使用ufunc函数对两个数组进行计算时,ufunc函数会对这两个数组的对应元素进行计算,因此它要求这两个数组有相同的大小(shape相同) https://blog.csdn.net/qq_18433441/article/details/56834207 numpy的squeeze函数 squeeze 函数:从数组的形状中删除单维度条目

operands could not be broadcast together with shapes

使用ufunc函数对两个数组进行计算时,ufunc函数会对这两个数组的对应元素进行计算,因此它要求这两个数组有相同的大小(shape相同)

https://blog.csdn.net/qq_18433441/article/details/56834207


numpy的squeeze函数

squeeze 函数:从数组的形状中删除单维度条目,即把shape中为1的维度去掉

https://blog.csdn.net/tracy_leaf/article/details/79297121


reshape()函数

可以改变数组的形状,并且原始数据不发生变化。但是,reshape()函数中的参数需要满足乘积等于数组中数据总数。
reshape(1,-1)转化成1行:             -1表示自动计算
reshape(2,-1)转换成两行:
reshape(-1,1)转换成1列:
reshape(-1,2)转化成两列


cannot reshape array of size 115200 into shape (1,160,240,1)

115200不等于四个数相乘的倍数(包括1倍)

https://blog.csdn.net/Netceor/article/details/107330685


python区别之[:j]和[:,j]或者[:i]与[:,i],python冒号在数组和矩阵使用

https://blog.csdn.net/weixin_38632246/article/details/87197226


model.compile() 在配置训练方法时,告知训练时用的优化器、损失函数和准确率评测标准。https://blog.csdn.net/yunfeather/article/details/106461754

model.predict 方法

model.fit() 方法 训练模型

返回 hist.history是一个字典,里面的键值有loss,acc,val_loss,val_acc或者自定义内容,每个健对应一个列表,索引是epoch或者batch_step

Early Stopping

每个epoch开始和结束的时候进行哪种特定操作。Callbacks中有一些设置好的接口,可以直接使用,如’acc’, 'val_acc’, ’loss’ 和 ’val_loss’等等

https://blog.csdn.net/zwqjoy/article/details/86677030

ModelCheckpoint

该回调函数将在每个epoch后保存模型到filepath

https://blog.csdn.net/zengNLP/article/details/94589469

predict_on_batch

为您提供的一组预测作为参数提供给您.如果您训练网络识别猫和狗 – 一旦您将图像提供给predict_on_batch方法 – 如果给定图像中有猫或狗,您将获得概率.您还可以使用这些概率来评估模型.

https://www.icode9.com/content-1-418128.html


Python enumerate() 函数

将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列,同时列出数据和数据下标,一般用在 for 循环当中。

https://www.runoob.com/python/python-func-enumerate.html


np.save和np.load

Numpy数组的保存与读取,数组以二进制格式保存 .npy文件

https://blog.csdn.net/u010089444/article/details/52738479


Error when checking input: expected input_1 to have 5 dimensions, but got ararray with shape (1, 160, 240, 1)

模型希望输入一个2维的tensor进来,结果输入进来了(60000,28,28)这个三维变量。

https://blog.csdn.net/u012193416/article/details/79399679


Keras 模型主要包括model和weight两个部分。 进行保存。

model.to_yaml() # save as YAML

保存model文件和载入model文件。model.save('model_weight.h5')  # creates a HDF5 file 'my_model.h5'

https://blog.csdn.net/u011692048/article/details/77686208


sys.excepthook  全局异常钩子 http://www.zhangdongshengtech.com/article-detials/282


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