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有一个VGG16微调在上的例子，但我无法再现它。更确切地说，下面的代码用于插入没有顶层的VGG16并冻结除最顶层以外的所有块：def save_bottleneck_features():
datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
浏览 2修改于2018-10-30得票数 8
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使用VGG16进行迁移学习时观察到奇怪的行为。model = VGG16(weights='imagenet',include_top=True)model.layers.pop()
for layer in
浏览 0修改于2018-06-29得票数 3
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VGG16总共有21层，但是为了冻结除最终FC之外的所有其他层，我需要冻结的层数是20。有人知道为什么博客会变成24 (:25)吗？
浏览 3修改于2017-04-18得票数 2
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我目前正在尝试使用keras库中的vgg16模型，但是每当我通过执行以下操作来创建VGG16模型的对象时model= VGG16()
我收到以下消息3次。
浏览 28提问于2019-07-06得票数 2
我正在尝试重新训练VGG16来对乐高图像进行分类。然而，我的模型的准确率很低(在20%之间)。我做错了什么？可能是FC号错了，或者是我的ImageDataGenerator。我有大约。如何创建模型： def vgg16Model(self,image_shape,num_classes): output_layer = Dense(num_classes,activation='sof
浏览 49修改于2019-04-14得票数 0
代码是VGG16的，我有以下错误。当然，我试图安装和导入目录(keras等.)，但错误仍然存在。会很感激你的帮助。谢谢。这是被标记的代码行这就是错误
AttributeError: module'keras.applications' has no attribute 'VGG16'
浏览 14提问于2022-02-15得票数 2
我只是不明白为什么我已经下载了vgg16，它仍然显示ImportError:没有名为“download”的模块。我的目录显示在图像的右上角。
浏览 0修改于2019-07-16得票数 4
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我不能通过jupyter笔记本下载VGG16模型，因为它总是重置连接。所以我决定通过url下载它，但我不知道如何调用我的模型的权重。我该怎么办？我对这个话题非常陌生。deep-learning-models/releases/download/v0.1/vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5vgg16
浏览 0提问于2018-04-02得票数 1
我正在尝试使用VGG16模型对RAVDESS video_song数据集进行分类。为了做到这一点，我每秒从每个视频中提取3帧。= preprocess_input(p_y_train.values)在此之后，我构建了我的模型，在本例中为VGG16}
vg
浏览 21提问于2020-05-17得票数 0
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我用4个VGG16 (不包括顶部)构建一个模型，然后将4个VGG16的4个输出连接起来形成一个密集层，紧接着是softmax层，所以我的模型有4个输入(4个图像)和1个输出(4个类)。我首先通过训练密集层并冻结VGG16中的层来进行迁移学习，这很好用。但是，在通过设置layer.trainable = True解冻VGG16层之后，我得到了以下错误：
tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:137]在其他作品中，这些错误只有在我将VG
浏览 2提问于2018-02-21得票数 1
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如标题中所示，我无法理解如何数值计算VGG16的接收字段大小。我在网上读了很多文章。我得到了公式，等等，但是我真的不能用这些递归公式来计算VGG16的接收场。
浏览 0修改于2018-07-12得票数 1
我正在尝试从Keras加载VGG16模型来执行迁移学习，model = VGG16(weights='imagenet', include_top(most recent call last):
model = VGG16Roaming\Python\Python37\site-packa
浏览 0修改于2021-01-29得票数 0
我尝试使用vgg16架构，然后使用卷积层。我知道vgg16的输出应该是7x7的512个通道，但由于某种原因，它只是以某种一维列表的形式给出了输出。因此，我一直收到以下错误: RuntimeError:对于4维权重10051233，需要4维输入，但得到的是大小为64,25088的2维输入代码(只有vgg16的一部分和我想要添加的网络)
#Choosing our pret
浏览 0提问于2020-03-04得票数 0
我使用了两个图像网络训练模型，即VGG16和inception，使用Keras API在python中使用以下代码行；其中x是输入图像，批处理大小是为了简单起见=1。InceptionV3(weights='imagenet', include_top=False, Inceptionbase_model = VGG16predictVgg16= VGGbase_model.predict_on_batch(x)
predictinception= Inceptionbase_model
浏览 0提问于2019-07-11得票数 5
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我发现我必须频繁地重启计算机才能从keras.applications加载诸如VGG16之类的模型。一旦我重新启动，我将能够成功地加载模型(如VGG16)并在大型训练数据集上进行训练。
浏览 0修改于2019-01-18得票数 9
我使用迁移学习建立了VGG16和VGG19模型。据我所知，VGG19有更多的卷积层，而且它更复杂，VGG16在精度和损失方面表现得更好。我不明白这有多可能。可能的原因是什么？任何解释都是非常感谢的。
浏览 0提问于2022-11-06得票数 0
我使用这段代码来创建我自己的VGG16网络：model = Sequential()model.add(MaxPooling2D((2, 2), strides=(2, 2), dim_ordering="th"))
# load the weights of the VGG16
浏览 0修改于2018-04-20得票数 1
我正在对示例进行微调(目前在VGG16上)。我想用VGG16训练CIFAR10数据集，但是期望的输入维度大于48x48px (CIFAR10有32x32)。
浏览 13修改于2017-06-22得票数 0
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