问题标签 [imageai]

我没有错误，但是当我运行以下行时，它不断显示内核似乎已死。它将自动重新启动。

我安装了 python 3.7.10 和 tensorflow 2.4.0。

当我运行下面的代码行时显示错误。

我尝试了谷歌上提到的所有解决方案，但无法解决。

错误截图

谢谢是提前。

我使用张量流 2.4。0 张量流 gpu 2.4.0 Imageai 2.1.6 我用数据集 hololnes 训练我的模型，如文档中所述，数据集 hololnes 在文档中提供相同的代码，一切都是一样的

培训以三个警告开始 在此处输入图像描述

我试图训练 imageai 模型，但是当我尝试加载它以检查我得到值错误错误时，就像我的模型是空的。也许我需要以其他方式保存它？

我在这里训练它：

在这里，我正在尝试加载它：

我得到的错误：

我只是在尝试这个：

这引发了一个错误：

版本：

1. 蟒蛇：3.7.6
2. 图片：2.1.6
3. 张量流：2.5.0
4. 喀拉拉邦：2.4.3

我查看了一些说降级 tensorflow 的解决方案，但这违反了依赖关系imageai并且还会引发其他属性错误。

有什么解决办法吗？

我正在尝试使用“resnet50_imagenet_tf.2.0.h5”预训练模型使用“ImageAI”库进行图像识别。

我正在使用 Google Colab 笔记本来完成所有这些工作，并且 h5 文件存储在同一目录中。

我遵循了一些教程，但我总是得到同样的错误（见快照）。 错误

这是我笔记本的链接：https ://colab.research.google.com/drive/1R-stgBDgqUu8tCd40snDQ5Sd31cU4jAk?usp=sharing

我将不胜感激这方面的任何帮助。问候。

我一直在尝试制作一个可以使用 python 识别屏幕上对象的程序。在本教程的帮助下：https ://stackabuse.com/object-detection-with-imageai-in-python ，我创建了以下代码。

我希望能够达到 20-30 fps，但是，我只能达到 1 fps 左右，我不知道是什么让它变慢了。

我的规格是：

• 2 个 RTX 3060
• 英特尔 i7 4770
• 24GB 内存

非常感谢所有帮助。

我已经在 imageai 自定义预测上实现了readthedocs中的标准代码，使用我自己的具有两个类的图像——大约 700 个图像在训练中，150 个在测试中，并且得到了一个名为“model_ex-077_acc-0.941176.h5”的模型。

这是否意味着我的模型在测试数据上的准确率为 94.1%？

我问是因为当我尝试预测我的训练（或测试）数据时，再次使用标准代码，模型总是以 100% 的概率预测一个类，我不知道为什么我的模型是 94.1% 准确.

我实现的标准代码（在具有 tensorflow==2.4.0 和 imageai==2.1.6 以及所有依赖项的虚拟环境中）进行训练是：

并预测

我的两个类是“brick”和“circle”，输出始终是“brick”，概率为 100%。

我正在尝试使用 ImageAI 库训练对象检测模型，这是我的代码。

然而，训练只是中途停止/暂停/挂起。它会在显示错误“Profiler session tear down”后立即停止，如下所示：

2/480 [.......................] - ETA：4:51 - 损失：183.8092 - yolo_layer_loss：25.4697 - yolo_layer_1_loss: 50.0500 - yolo_layer_2_loss: 96.7067 2021-07-30 14:32:31.192212: I tensorflow/core/profiler/lib/profiler_session.cc:71] Profiler 会话收集数据。2021-07-30 14:32:31.196004：I tensorflow/core/profiler/internal/gpu/cupti_tracer.cc:1487] CUPTI 活动缓冲区已刷新 2021-07-30 14:32:31.449851：I tensorflow/core/profiler/ internal/gpu/cupti_collector.cc:228] GpuTracer 已经收集了 5713 个回调 api 事件和 5681 个活动事件。2021-07-30 14:32:31.558638：我 tensorflow/core/profiler/lib/profiler_session.cc:172] Profiler 会话拆除

我正在使用 GTX 1080Ti、Tensorflow 2.4.1、CUDA v11。我一直在训练图像分类模型，但是当我尝试运行这个对象检测模型训练时，就会出现这个问题。

先感谢您！:)

在 imageai-detector /usr/local/lib/python3.6/site-packages/imageai/Detection/Custom/ init .py:1234 中调整图像大小：RuntimeWarning：exp 中遇到溢出返回 1./(1.+np.exp （-X））

我不断收到这个警告，似乎它与init.py中的这个函数有关：

我们可以期待这个模块的一些更新，还是可以修复它？只是忽略它？

PYTHON_VERSION=3.6.0 tensorflow-gpu==1.13.1 keras==2.2.4

我在工作时遇到问题tensorflow-gpu。我使用了两个 CNN 模型，一个用于对象检测，另一个用于分类。在项目中，我需要opencv,keras和imageai同时tensorflow。我不能让它们同时工作，因为它们的所有依赖项（tensorflow并且imageai需要不同版本的kerasand h5py），除非我使用tesnsorflow-gpu==2.4.0，这是使它们一起工作的唯一方法。但是对于 tensorflow 的 tht 版本，我无法让 gpu 正常工作，因为总是缺少一个 .dll (cusolver64_10.dll)，它不是基于 Cuda 11 或 Cuda 10 安装的。我添加了所有 cudnn 库并尝试重命名cusolver64_11.dll为cusolver64_10.dll，但随后程序开始抛出我以前从未见过的错误。 这里您可以找到我使用的示例和正在使用的模型，在下面您可以看到模型的使用情况和重命名该 .dll 后出现的错误。