修正model.save('cats_and_dogs_small_1.h5') # Ver： 001

 原程式碼:model.save('cats_and_dogs_small_1.h5') # Ver： 001

出現錯誤:
C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\keras\src\engine\training.py:3000: UserWarning: You are saving your model as an HDF5 file via `model.save()`. This file format is considered legacy. We recommend using instead the native Keras format, e.g. `model.save('my_model.keras')`. saving_api.save_model(

修正成這樣就好了
model.save('cats_and_dogs_small_1.keras')  # or any other desired file name with the .keras extension

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原始程式碼: def generate_pattern(layer_name, filter_index, size=150):     # 構建一個最大化激活的 損失函數  loss function     # 考慮的層的 第n個 filter     layer_output = model.get_layer(layer_name). output     loss = K.mean(layer_output[:, :, :, filter_index])     # 計算這種損失的輸入圖像的梯度     grads = K.gradients(loss, model.input)[0]     # Normalization gradient 梯度     grads /= (K.sqrt(K.mean(K.square(grads) )) + 1e-5)     # 函數返回 給定 輸入圖片的 損失 和 梯度     iterate = K.function([model.input], [loss, grads])         # 帶有一些噪音的灰色圖像     input_img_data = np.random.random((1, size, size, 3)) * 20 + 128.     # Run 梯度上升 40步     step = 1.     for i in range(40):         loss_value, grads_value = iterate([input_img_data])         input_img_data += grads_value * step             img = input_img_da...
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修正input_img_data = np.random.random((1, 150, 150, 3)) * 20 + 128.

原始碼如下: # 灰色圖像 帶有一些噪音 input_img_data = np.random.random((1, 150, 150, 3)) * 20 + 128. # 40 steps forgradient ascent step = 1. # 每個梯度更新的幅度 for i in range(40): # 計算損失值和梯度值 loss_value, grads_value = iterate([input_img_data]) # 調整輸入圖像的方向，使損失最大化 input_img_data += grads_value * step 出現錯誤: NameError Traceback (most recent call last) Cell In[30], line 9 6 step = 1. # 每個梯度更新的幅度 7 for i in range(40): 8 # 計算損失值和梯度值 ----> 9 loss_value, grads_value = iterate([input_img_data]) 10 # 調整輸入圖像的方向，使損失最大化 11 input_img_data += grads_value * step   NameError: name 'iterate' is not defined   修正成這樣就可以了 import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras import optimizers # The rest of your code remains the same # Compile your model before using it in the gradient computation model.compile(loss='binary_crossentropy',               optimizer=optimizers.RMSpr...
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