質問編集履歴
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コメントの修正
test
CHANGED
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File without changes
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test
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@@ -246,7 +246,7 @@
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-
dataset = Data() # データを取得するための
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+
dataset = Data() # データを取得するためのDatasetのインスタンス化
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model = DnCNN(depth=17,filters=64,image_channels=1,use_bnorm=True) #モデルの取得
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目的を変更した
test
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File without changes
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test
CHANGED
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@@ -1,4 +1,4 @@
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-
下記のリンクからコピーしたDnCNN
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+
下記のリンクからコピーしたDnCNNの学習をfitで行えるようにしたいと考えています。
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[LINK](https://github.com/cszn/DnCNN/tree/master/TrainingCodes/dncnn_keras)
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@@ -16,7 +16,7 @@
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2,加工したデータと学習用画像で学習
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-
3,学習したモデル
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+
3,学習したモデルを保存
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@@ -260,36 +260,6 @@
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# テスト
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for i in 10:
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test_org = np.array(imread(test_dir), dtype = np.flost32)
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plt.figure()
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plt.show()
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np.random.seed(seed=0) # for reproducibility
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y = test_org + np.random.normal(0, 25/255.0, x.shape) # Add Gaussian noise without clipping
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-
y = y.astype(np.float32)
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test_noise = to_tensor(y)
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-
plt.figure()
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-
plt.show()
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test = model.predict(test_noise)
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-
plt.figure()
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-
plt.show()
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t_end = time() #終了時間
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t_elapsed = t_end - t_start
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@@ -308,11 +278,11 @@
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Traceback (most recent call last):
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File "DnCNN.py", line 11
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+
File "DnCNN.py", line 117, in <module>
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model = trainer.fit(Data.train_datagen(dataset, batch_size = batch), dataset) # モデルの学習
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File "DnCNN.py", line 10
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+
File "DnCNN.py", line 109, in fit
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shuffle=False
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@@ -328,4 +298,6 @@
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298
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329
299
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300
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+
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302
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+
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303
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