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  • 模型的fit函数有两个参数,shuffle用于将数据打乱,validation_split用于在没有提供验证集的时候,按一定比例从训练集中取出一部分作为验证集 这里有个陷阱是,程序是先执行validation_split,再执行shuffle的,所以...
  • hist = model.fit(x,y, epochs=epoch_num, batch_size=32,callbacks=early_stopping],validation_split=0.004,shuffle=True) 正确写法如上,注意当出现下面问题,或fit函数中其他参数关键字提示问题,优先排查先后...
  • line 78, in <module> validation_split=0.2) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1121, in fit (x, y, sample_weight), validation_split=validation_split)) File "D:\...

    在这里插入图片描述

    2022-01-04 19:21:07.023270: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations:  AVX AVX2
    To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags.
    2022-01-04 19:21:07.058585: I tensorflow/compiler/mlir/mlir_graph_optimization_pass.cc:185] None of the MLIR Optimization Passes are enabled (registered 2)
    Traceback (most recent call last):
      File "E:/Code/PyCharm/TensorFlow学习/main.py", line 78, in <module>
        validation_split=0.2)
      File "D:\Anaconda\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1121, in fit
        (x, y, sample_weight), validation_split=validation_split))
      File "D:\Anaconda\lib\site-packages\keras\engine\data_adapter.py", line 1479, in train_validation_split
        "arrays, found following types in the input: {}".format(unsplitable))
    ValueError: `validation_split` is only supported for Tensors or NumPy arrays, found following types in the input: [<class 'tensorflow.python.data.ops.dataset_ops.MapDataset'>]
    

    问题原因:
    如果使用validation_split分割验证集,那么输入的训练集必须是Tensor或者Numpy数据类型,不可以是Dataset迭代器类型

    解决办法:
    方案一:添加验证集
    添加验证集,而不是使用validation_split进行分割

    val_batches = tf.data.experimental.cardinality(train_dataset)
    val_dataset = train_dataset.skip(val_batches // 5)
    train_dataset = train_dataset.take(val_batches // 5)
    

    使用训练集一部分作为验证集使用
    方案二:将Dataset类型变成Numpy或者Tensor
    这种方式只适合数据量不是特别大

    # 前提要将所有数据作为一个批次加入的Dataset中
    train_data, train_label = next(iter(train_datasets))
    
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  • Keras中shuffle和validation_split的顺序

    万次阅读 2018-05-11 09:38:16
    shuffle和validation_split的顺序模型的fit函数有两个参数,shuffle用于将数据打乱,validation_split用于在没有提供验证集的时候,按一定比例从训练集中取出一部分作为验证集这里有个陷阱是,程序是先执行...
    shuffle和validation_split的顺序
    
    模型的fit函数有两个参数,shuffle用于将数据打乱,validation_split用于在没有提供验证集的时候,按一定比例从训练集中取出一部分作为验证集
    这里有个陷阱是,程序是先执行validation_split,再执行shuffle的,所以会出现这种情况:
    假如你的训练集是有序的,比方说正样本在前负样本在后,又设置了validation_split,那么你的验证集中很可能将全部是负样本
    同样的,这个东西不会有任何错误报出来,因为Keras不可能知道你的数据有没有经过shuffle,保险起见如果你的数据是没shuffle过的,最好手动shuffle一下

    np.random.seed(1024) random.shuffle(index) data = data[index] label = label[index] splitpoint = int(round(num * 0.8)) (X_train, X_val) = (data[0:splitpoint], data[splitpoint:]) (Y_train, Y_val) = (label[0:splitpoint], label[splitpoint:]) X_train=X_train/255 X_val=X_val/255


    出处

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  • 在完成数据集合,网络搭建、以及训练编译设置以后,最后就是要开始训练(拟合)网络 tf.keras.Model.fit ... validation_split=0.0, validation_data=None, shuffle=True, class_weight=None, samp

    在完成数据集合,网络搭建、以及训练编译设置以后,最后就是要开始训练(拟合)网络

    tf.keras.Model.fit

    如下fit的参数是相对比较多的,且参数间相互关系较为复杂

    fit(
        x=None, y=None, batch_size=None, epochs=1, verbose=1, callbacks=None,
        validation_split=0.0, validation_data=None, shuffle=True, class_weight=None,
        sample_weight=None, initial_epoch=0, steps_per_epoch=None,
        validation_steps=None, validation_batch_size=None, validation_freq=1,
        max_queue_size=10, workers=1, use_multiprocessing=False
    )
    

    x,y

    分别对应网络的input和target data,支持如下的数据输入格式,但是必须保证x和y的格式一致

    1. Numpy array,或者 Numpy array列表
    2. Tensorflow tensor ,或者Tensorflow tenso列表
    3. 字典,name为网络Input层的name,数据为input layer name对应的Numpy array或Tensorflow tensor
    4. tf.data.dataset, 返回(inputs, targets) or (inputs, targets, sample_weights) 如何创建tf.data.dataset参考博文
    5. 生成器generator 或者 keras.utils.Sequence,返回(inputs, targets) or (inputs, targets, sample_weights)如何创建生成器参考博文

    注:前三种情况适用于数据集合不大,可一次性读入内存的情况,后两种适用于大样本数据集合。

    batch_size

    对于x,y非5的数据集格式,定义每次训练的批量数(整数型),默认为32。

    epochs

    训练模型的次数,一个epoch表示x,y中完整数据迭代完一次。
    注意在与initial_epoch配合适用时,epoch表示训练到第几个epoch结束,即“final epoch”,而非需要训练多少eopochs

    verbose

    verbose:日志显示
    verbose = 0 为不在标准输出流输出日志信息
    verbose = 1 为输出进度条记录(默认)
    verbose = 2 为每个epoch输出一行记录

    validation_split

    对于x,y非4和5的数据集格式,0到1之间的浮点数,即此部分的数据被划分验证集。数据集中序列靠后的数据进行划分

    validation_data

    优先级高于validation_split,定义验证集合,用于每组epoch训练集之后,在验证集上评价loss和metrics。格式(x_val, y_val) or (x_val, y_val, val_sample_weights)元组。
    对于数据1和2,必须定义batch_size;
    对于数据5,允许定义validation_steps ;
    暂不支持数据3和5(适用fit_generator);

    shuffle

    布尔型是否打乱数据集;
    当数据类型为generator时,shuffle失效;
    当step_per_epoch=None时,shuffle失效;

    class_weight

    告诉网络那类标签对于计算loss更为重要,需要pay more attention
    字典类型,类索引(整数):权重值(浮点型)

    sample_weight

    作用类似class_weight,对输入样本赋予权重
    可以是与输入数据长度相同的1D numpy array ,也可以是 2D array with shape (samples, sequence_length),其中sequence_length表示每个样本在时刻内的时间戳

    initial_epoch

    从第几epooch开始训练,适用于重启之前的训练

    steps_per_epoch

    网络训练过程中,每个epoch的step数(每个step表示代入batch_size的样本后网络,权值更新的过程)
    默认值等于样本总数除以batch_size,对于无限迭代的数据集必须定义
    numpy array类型不支持

    validation_steps

    效果类似steps_per_epoch,网络验证过程中,每次验证多少steps(多少组batch_size的数据代入网络验证)
    默认值等于样本总数除以batch_size,只适用于设置validation_data参数且数据类型tf.data.dataset
    注意,如果用于验证的集合只是总的验证集合的一部分,这一部分验证集是从开始切片,保证每次验证适用相同的。

    • 适用generator每次都是随机的,无法保证从头

    validation_batch_size

    验证集中的batch_size,默认为batch_size设置

    validation_freq

    仅当validation_data设置时有效,表示训练完几组epoch后,进行验证。
    也可以通过一个列表,表示在特定epoch后进行验证。

    max_queue_size

    对于数据类型5,运行最大队列数,默认为10。

    • generator queue指?

    wokers

    对于数据类型5,允许运行最大线程数,默认为1,0表述generator在主线程运行。

    • using process-based threading硬件线程数

    use_multiprocessing

    对于数据类型5,布尔型,True表示using process-based threading, 默认False

    返回值history

    history.history可以记录训练过程中,每个epoch中的training loss 和 metriic values,以及验证过程中 validation loss 和 metriic values

    参考

    官网API介绍

    展开全文
  • sklearn.cross_validation.train_test_split用法

    千次阅读 2018-11-02 09:49:47
    from sklearn.cross_validation import train_test_split 在做机器学习项目时,有时候会需要自己手动把数据集分隔成训练集、交叉验证集(CV)或者交叉验证集和测试集,此时可以用到sklearn提供的分隔数据集的函数,...
    from sklearn.cross_validation import train_test_split
    

    在做机器学习项目时,有时候会需要自己手动把数据集分隔成训练集、交叉验证集(CV)或者交叉验证集和测试集,此时可以用到sklearn提供的分隔数据集的函数,以下举例说明:

    >>> mat = sio.loadmat('data.mat')
    >>> mat.keys()
    dict_keys(['__header__', '__version__', '__globals__', 'X', 'Xval', 'yval'])
    
    >>> mat.get('Xval').shape, mat.get('yval').shape
    ((307, 2), (307, 1))
    
    >>> Xval, Xtest, yval, ytest = train_test_split(mat.get('Xval'),mat.get('yval').ravel(),test_size=0.5)
    Xval.shape, Xtest.shape, yval.shape, ytest.shape
    ((153, 2), (154, 2), (153,), (154,))
    

    现在解释一下上面的代码,先导入数据,看了数据是什么样的组织形式,这时我们发现数据只有训练集和验证集,没有测试集。此时就需要train_test_split函数了。
    我要用它将验证集分出一部分作为测试集。这个函数做的事情就是:将上面Xval和yval各分出了一部分作为测试集的Xtest和ytest。其中test_size表示我要分成一半一半,且为随机抽取。也可以选择其他比例,更改test_size的值即可。

    展开全文
  • 大家可能会遇到这样的问题,明明from sklearn.cross_validation import train_test_split在一台电脑上运行没有任何问题,但是换了一台电脑就出现如下图所示的问题,显示没有该模块。图中为灰色的原因是我的代码中未...
  • keras 之 fit_generator 和 validation_data

    千次阅读 2020-04-10 17:55:52
    .split(',') lines = lines[1:] print(header) print(len(lines)) import numpy as np float_data = np.zeros((len(lines), len(header) - 1)) for i, line in enumerate(lines): values = [float(x) for x in line....
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  • hist = model.fit(x,y, epochs=epoch_num, batch_size=32,callbacks=early_stopping],validation_split=0.004,shuffle=True) 正确写法如上,注意当出现下面问题,或fit函数中其他参数关键字提示问题,优先排查先后...
  • 使用from sklearn.cross_validation import train_test_split时出现错误: 将cross_validation换成model_selection
  • 一般形式: train_test_split是交叉验证中常用的函数,功能是从样本中随机的按比例选取train data和testdata,形式为: X_train,X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(...
  • 从sklearn.cross_validation里选择导入train_test_split用于数据分割时,报错No module named ‘sklearn.cross_validation’ 解决办法 新版本的sklearn中导入train_test_split用于数据分割是这样的: from sklearn....
  • from sklearn.cross_validation import train_test_split https://scikit-learn.org/0.16/modules/generated/sklearn.cross_validation.train_test_split.html 版本:0.16 没有了???? 解决 from sklearn.model...
  • sklearn中train_test_split与model_selection和cross_validation的前世今生 好多朋友在学习的过程中或者看不同老师的视频教程中会发现老师们的使用的train_test_split时import的包会不一样,有的老师使用的是cross_...
  • 一般形式: train_test_split是交叉验证中常用的函数,功能是从样本中随机的按比例选取train data和test data,形式为: ...cross_validation.train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.4, random_
  • cross_validation.train_test_split()问题

    千次阅读 2018-04-02 14:49:51
    问题重述,如下:正如图片展示出来的,cross_validation在0.18版中已经弃用,所有重构的类和函数都已经被移到model_selection模块下。查看本机上scikit-learn的版本,如下:因此,解决方法:# 做以下改变 # 将 from ...
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  • 2018年07月21日更新最近在看keras作者写的Deep Learning with Python,其中说到了如何使用validation data的问题。这里我总结一下。every time you use feedback from your validation process to tune your model, ...
  • from sklearn.cross_validation import train_test_split出现No module named 'sklearn.cross_validation'的解 cross_validation这个包不在被使用,划分到model_selection这个包中,改为如下代码: from sklearn....
  • train_test_split()是sklearn.cross_validation模块中用来随机划分训练集和测试集,以Iris数据集为例。 有以下四个特征 sepal length in cm sepal width in cm petal length in cm petal width in cm ...
  • 经常在csdn上复制粘贴示例代码时,经常会遇到sklearn.cross_validation导入...通常使用sklearn.cross_validation里的train_test_split模块用来分割数据。 from sklearn.cross_validation import train_test_split...

空空如也

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