Keras ile Derin Öğrenme -2- İlk Modelimizde Kanser Tespiti Yapalım
ฝัง
- เผยแพร่เมื่อ 19 ก.ย. 2024
- Veriseti:
Kodlar Aşağıda, veriseti de hemen burada : archive.ics.uc... sadece .data farklı kaydet ile indirilecek.
Önemli: seyma sarıgil'in haklı eleştirisi üzerine :
Olması gereken şu:
Dataseti açıp baktım. Toplam nitelik sayısı 32 bunun 1 tanesi ID değerleri bu yüzden onları dahil etmiyoum diğer 1 tanesi çıktılar yani benin ve malin onlarıda iç organizasyona dahil etmezsem 30 girdi var diye bilirim.
Datasette toplam 569 adet içerik var ki bu çok küçük bi dataset dolayısıyla ara katmanda az node bulunması gereki en fazla 16 makul olur. Eğer bir katman daha eklenecekse onda da en fazla 8 olması mantıklı ki olmasa da olur. Aksi taktirde overfitting e yol açar. En son cıktı katmanı için bakıyoum 2 adet sınıf var benin ve malin iyi yada kötü huylu çıktı 1 olmalı diyor ve son katmana 1 yazıyorum.
Bu katmanlar içindeki aktivasyon fonksiyonları önemli çünkü hepsi belli amaçlar için yazıylıyor. Sona softmax yazmak zorundayız şeklinde bir ifade kullanmıştınız bu çok ciddi bir yanlıştır. Üstelik sofmax yazıp birde 32 node eklediniz bu daha ciddi bir yanlış. Elinizdeki veri ikili sınıflandıma modelinin sınıflandıılması problemi olduğu için sigmoid fonksiyonu kullanmak daha mantıklı bir çözüm olacaktır. Acizhane aklımda kalan ve düzeltecekleim bunlar iyi çalışmalar dilerim.
Cevap:
@seyma sarıgil Dediklerinizin hepsinde haklısınız. Sırayla cevap vereyim.
1) Esas analizi yaparken feature azaltmak bile lazım, 30 feature'a 569 sample, dim. reduction lazım hatta. Haklısınız.
2) Fazla katman kullanmak, node sayısını abartmak kesinlikle overfit eder hele ki küçük datada, buradaki amacım biraz kerasın sintaksını öğretmekti. Overfit'e yol açar ama sırf Keras'da biraz kodlama yapmak için uzatmıştım. Belki de uzatmamalıydım, ya da en azından uyarmalıydım. Haklsınız.
3) Softmax'i 2 class sınıflandırmada kullanırsanız sigmoidle birebir aynı olur. Matematiksel ifade olarak aynı oluyor, eğe r gözümden küçük bir detay kaçmadıysa, sadece softmax'de paydanın 1 olması lazım. Multi-class için birkaç tane daha loss function var fakat şu an softmax'den şaşan bir makale kolay kolay görmedim(classification için elbette). Sigmoid daha mantıklı bir çözüm diyorsunuz, sebebini merak ediyorum. Bana kalırsa daha mantıklı değil, ikisi de aynı mantıkta.
4) "Üstelik sofmax yazıp birde 32 node eklediniz bu daha ciddi bir yanlış" tamamen haklsıınız. Bu dalgınlığıma gelmiş. Aslında keras'ın bunu çalıştırmaması da lazım. Fakat galiba en azından o versiyonda [32,2]'lik bir katmanla kendi kendine çarpıyor. Başka türlü sonuç almamak lazım. Yani bu dimensionlarda Keras hep hata verir normalde, niye bunda vermedi baya şaşırdım, ki çok da hata alıyordum bazen fazladan bir sayıya elim çarptığımda. Çok haklsınız. Hiç itirazım yok.
5) Teşekkür ederim. Böyle kaliteli eleştirel yorum almak güzel. Mesajınızı pinleyeceğim,Açıklamaya koyacağım.
Makine öğrenmesi ve derin öğrenme konusunda izlediğim en net türkçe anlatım olabilir, teşekkür ederim
Elestirilere aciklamada cevap vermek bizim toplumda pek bulunmayan buyuk erdem. cok takdir ettim sizi.
Bu bi meziyet ya da maharet degil hocam estagfurullah. Tesekkur ettim isiniz rast gitsin insallah
Hocam süper anlatıyorsun. Bu ülkeye senin gibi daha çok adam lazım.
öğreneyim diye izledim iyice kafam karıştı teşekkürler
kusura bakmayın, o zamanlar toydum. sorularılnızı buradan yzabilirsiniz
Eğer multiclass sınıflandırma yapıyorsanız çıkış katmanı için aktivasyon fonksiyonu softmax kullanılabilir. Binary classification için sigmoid kullanılmaktadır genelde.
haklısınız. teşekkürler.
Emekleriniz için ne kadar teşekkür etsek az hocam
Güzel anlatım ağzına yüreğine sağlık
Eline diline yüreğine sağlık üstadım :)
Sayın hocam hocam çıkış[:,9] kısmına kadar açıklayabilirmisiniz. Yani sinir ağlarına kadar olan yeri.veriyi yüklemeyi ve yapacağınız işe dönüştürmüşsünüz orda. Onları nasıl yaptınız ve hangi mantıkla yaptınız. Bize açıklayabilirmisiniz. Bu arada yeni uygulamalı videolar istiyoruz. Başarılar hocam
Sizin veri setinizde de bir sıkıntı var sanırım, tahmin ettirirken 8 özelliği alıyorsunuz, fakat veri setinde 9 özellik var, o yüzden sizde de hata çıkıyor hocam, giriş çıkış veri setini hazırlarken bir problem var videoda da dikkat ettiyseniz :(
Burada giris değişkeninde 1 tane eksik sütun var giris=veriyeni[:,0:9] olmalı. 8 dersen 8.sütunu almaz.
faydalı bir paylaşım. Öğrendiklerimi kullanacağım :)
module 'tensorflow.python.training.tracking.tracking' has no attribute 'cached_per_instance' hatası için
anaconda terminalden 'pip install tensorflow' komutunu kullandım, sorun çözüldü
Büyük iht artık kodlar eskidi, TF1'di o zaman arkada calısan tensorflow versiyonu. Şimdi 2 si çıktı.
hocam eliniz sağlık, bazı kodları güncellemek gerekiyor haliyle ama hala eğitici bir video
helal olsun.. teşekkürler hocam
Cidden iyi anlatmış
Merhba bişi soracaktım,acaba 4 farklı sonuç olsaydı mesela göz hareketleri yön gibi sağ sol üst alt gibi onları sınıflandırırken yine böyle mi yaparız?,bunda 2 tane sonuç var ya
one hot encoding e bakın derim. tek değişecek olanj bu womaneng.com/one-hot-encoding-nedir-nasil-yapilir/
bu verileri kullanıcıdan alma işlemini nasıl yapabiliriz ? bir pencere ekranında göstermeye çalışıyoruz.
input ac degerleri alip nump arraya aktar diger hersey ayni zaten
çok guzel anlatıyorsunuz ama ard arda hatalarla karsılasıyorum :(
Hocam tensorflow pip install tensorflow yaptım hala no module named diyor hem cmd den hemde anaconda promptdan yükledim ama gelmedi hala
ImportError: No module named 'keras_applications' hocam bu hatayı alıyorum
Aynı hatayı bende aldım çözüme ulaşabildiniz mi acaba?
@@umitalbayrak hocam ben çözemedim kodu colab a taşıdım orada çalıştırdım
hocam bu yazı dili python 3 hakkında az bilgim var mantıgını çözüyorum ama kelımelerde takılı kalıyorum kendımı nasıl geliştirebilirim ?
Bu çalışimada A.N.N mi C.N.N mi kullanılmış
For argument "inplace" expected type bool, received type str. şeklinde bir hata verdi çözemedim yardımcı olur musunuz
sonunda türkçe güzel bir kaynak buldum galiba
Hocam ben scikit learnda 0.22.1 sürümünde sıkıntı çektim onu 0.21.2 yapmaya çalışdım sonra spydera girip run yaptığımda data dosyası ile alakalı sıkıntı alıyorum neden acaba?
Hocam kodlar açıklamada yok tekrar paylaşır mısınız ?
Emekleriniz için çok teşekkür ediyorum. Bir sorum olacak. Kullanılan giriş veri setlerinde genelde 1xN dizileri kullanılmakta. Bizler bu veri setini örneğin 1000 adet NxM matristen oluşturmak istesek giriş işlemlerinde, model kısmında nasıl bir işlem yapmamız gerekir. Daha kolay bir yol olarak NxM matrisi girişte 1xNM matrise çevirsek bu doğru bir yöntem olur mu?. Diyelim ki .txt dosyasında 1000 adet 4x5 matris verimiz var. çıkış verimiz de 1,2,3,4 olsa ve her bir matris yapısına göre bu çıkış verilerinden birini ifade etse. Giriş veri setimizi 4x5 matrisinden 1x20 dizisine çevirmemiz de bir problem olur mu? Bu doğru bir yol mudur?
kodlar nerede göremiyorum?
Hocam eğitime yeni başladım. Emeğinize sağlık öncelikle. Programı çalıştırdığımda "ImportError: cannot import name 'export_saved_model' from 'tensorflow.python.keras.saving.saved_model' (C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\saving\saved_model\__init__.py)" hatası alıyorum
hocam düzelttim.
anaconda prompta yazınca şu hatayı alıyorum.
extern python crpytography_locking_cb()called but iff_def_extern() was not called in the current subinter preter return 0 ne yapmalıyım
Fonksiyonunuzda bi hata var sanırım kullandıgınız python dosyasında.
süpersin çok teşekkürlerrrr
burda kullanılan diğer kütüphaneleride yüklemek gerekiyormu yoksa kerası yüklememiz yeterlimi sadece
keras ı yükleyince tüm bağlı paketleri indirmekte
Emeğine sağlık.Fakat niye 8 attribute aldın.Attribute informationda 1 özellik değil tamam 11 ide bulmaya calışıyorsun. Geriye 9 özellik kaldı.Yani biz 9 özelliğe göre iyi huylumu kötü kuylumu karar vermiyormuyuz.Yoksa yanlışmı anlamışım herşeyi :).Birde kodda bazı satırları hiç açıklamamışsın sana zahmet açıklayabilirmisin.Kolay gelsin tekrar teşekkürler
Orada bir yanlış anlaşılma olmuş. Biraz da benim hatam. Orada dediği şey input_dimension yani girdimizin boyutu. Şimdi id kısmını attık verimizde-ki ben orayla uğraşmayın diye kendim kodladım, o yüzden 10 kaldı. Son sütun ise 2 ise iyi huylu, 4 ise kötü huylu. Onu da cikis'a ayarladık. Dikkat ederseniz, giris[0] dersek bir özelliğimizi görebiliyoruz.
Python'da sizin 1 den başladığını düşündüğünüz sıralama işlemi, 0'dan başlıyor. O yüzden 0,1,2,3,4,5,6,7,8 olarak numaralandırılmış 9 özelliğimiz var. Ama bizden input_dim'de Python'un sayımına göre maksimum sütun(özellik sayısı) kaç diye soruyor. Sorun bundan olmuş. Diğer sorunuzu da şimdi cevaplıyorum.
Diğer videolarıma göz atarsan, yani bundan sonra gelen 5 video, bu videoda dense(fully connected-tam bağlı- katmanları) --> Dense(), sonraki videoda Aktivasyon fonksiyonlarını --> Activation(), sonraki videoda loss fonksiyonunu, daha sonra optimizasyon fonksiyonunu --> optimizer = SGD(), sonra da learning rate i açıkladım. Bu videoda basit bir giriş yapmak istedim. Özellikleri tek cümlede açıklayayım dedim. İzlemeyi bırakma asla, bol bol soru sor. Teker teker yanıtlarım. Başarılar :)
Çok sağolasın yardımın için.
Ne demek, her zaman
devemi gelsin hocam
merhaba
TypeError: softmax() got an unexpected keyword argument 'axis' böyle bir hata alıyorum ne yapmalıyım
çözebildiniz mi sorunu. bendede öyle bir sıkıntı çıktı
hocam yapay zekayı öğrenmek istiyorum biraz python proğramlama temelim var nerden başlamalıyım direk keras videolarındanmı yoksa numpy ve makine öğrenmesi videolarındanmı birde başka neleri öğrenmem lazım şimdiden tşk ederim videolarınızın devamını bekliyorum
tatar han Derin ogrenme ile baslasaniz olur fakat mqkine ogrenmesi serisinden overfitting underfitting ve yapay sinir aglari videolarini izleip keras a gecebilirsinx
çok tşk ederim
ne demek :)
Hocam merhaba, veri setini hazırlarken neler yaptığınızı tam çözemedim. Bu örneği yaparken sorun yaşamadım; fakat farklı bir örnek yapmaya çalışıyorum hatalar alıyorum. Fonksiyonlardan itibaren sıkıntı yok ama öncesini biraz daha açamaz mısınız acaba?
giris = veri[:,0:3]
cikis = veri[:,4]
kısmı özellikle????? Videolarınız için çok teşekkürler.
veri 2d array olarak düşünülebilir, virgülden önceki ":", tüm satırlar için; virgülden sonraki 0:3 ise 0-3 arası sütunlar için anlamında.
[ : , 0:3] ise verideki tüm satırların 0-3.sütunlarındaki değerleri almak demek
veri.replace('?', -99999, inplace='true') satırı için
For argument "inplace" expected type bool, received type str. hatası alıyorum.
veri.replace('?', -99999, inplace=True) şeklinde yaptım ama bu sefer de
__init__() got an unexpected keyword argument 'missing_value' hatası alıyorum :(
imp = SimpleImputer(missing values=-99999, strategy="mean")
axis=0 değerini attım düzeldi.
'true' yu True yapın
keras bu işin neresinde
Kodları derlediğimde kernel died, restarting yazıyor sürekli :( Bunun sebebi nedir :(
tekrar çalıştırın yeşil 3gene basıp ve bekleyin. olmassa terminalde carpıya basın. yani aşağıdaki kernel died yazan yerde çarpıya basın yeniden çalıştrın. anaconda da oluyor o
hocam merhaba. bu kullandığınız veri setinin orjinal resimleri var mı acaba? yada siz başka bir images veri seti üzerinden bir uygulama yapmayı düşünüyor musunuz?
Uygulamalı Derin Öğrenme serisinde var.
Program kodları aşagıda demiştiniz. Bulamadım.
github MBSMachineLearning ' de olmalı. Ya da açıklamalarda
Hocam model sonuçlarını topluca nasil alabiliriz peki tahmin ettiğimiz
tahmin arrayini genişletebiliriz
burada ben elle göstermişim ama normalde datayı bi pandas dataframeden vb. alacaksınız zaten, ya da herkes öyle alıyor.
biz burada sanki sadece 1 hastayı tahmin etmişiz gibi. birden fazla olunca tahmin arrayı bu forma dönüşüyor
tahmin = np.array([ [2,3,5,3,2,3,6,8] ,[2,7,3,2,1,3,6,8] ,[1,2,3,4,2,3,6,8] ]).reshape(-1,8)
tabi bunu elle yapmayın zaten, tüm verinizi alın , sonra
tahmin = np.reshape(tahmin_data(-1,8))
bu array, 10 kişiye bakacaksanız , shape i 10,8 dir ( print(tahmin.shape) ). 10 kişinin tahminini [ 1.,2.3., ... ] diye verir
@ çok teşekkür ederim ✌
sanırım sklearn kütüphanesi iptal edilmiş böyle bir hata alıyorum :DeprecationWarning: Class Imputer is deprecated; Imputer was deprecated in version 0.20 and will be removed in 0.22. Import impute.SimpleImputer from sklearn instead.
warnings.warn(msg, category=DeprecationWarning)
bu durumda scikit-learn kütüphanesin kuruyorum fakat kendisini import edemiyorum ,hatayı nasıl çözeblirim
teşekkürler
Sklearn koskoca kütüphane, iptal olması çok zor. Imputer fonksiyonu güncellenmiş.
from sklearn.preprocessing import Imputer satırını silin.
aynı yere
from sklearn import impute.SimpleImputer as Imputer yazın.
yani pycharm .ınterpreterda sklearn kütüphanesi versiyon 0.0 gözüküyor,iptal değil isim değiştirmiş
@ hocam sizin dediğiniz gibi yazdığınızda invalid syntax hatası alıyoruz ne yapmalı
@@aysegulderen9577 from sklearn.impute import SimpleImputer as Imputer yazarsanız çalışacaktır
Elinize sağlık hocam, bu videodaki örnekte kullandığınız hangi derin öğrenme modeli oluyor? CNN, DNN, RNN, vs.?
hocam bende aynı soruyu soracaktım. siz farkedebildiniz mi hangi model olduğunu
@@handanbudak4974 hocam neymiş ?
Merhaba,
38. satırda model.compile(...) kısmında optimizer, loss ve metrics' i virgülle ayırırken bu değerlerin sırası önemli mi acaba ..? mesela ilk sırada optimizer yerine metrics yazılabilir mi ..?
Video için teşekkürler.
Umut Akparlar metrics = , optimizer = derseniz gerek yok. Ama esittirle tanimlamayacaksaniz sirasi onemli. aslinda boyle seyleri deneyerek uygulayabilirsinjz. ben de dogru hatirlamayabilirim. Deneyerek ogrenmek en iyisi
File "C:\Users\omard\Anaconda3\envs\sklearn\lib\site-packages\pandas\util\_validators.py", line 226, in validate_bool_kwarg
typ=type(value).__name__))
ValueError: For argument "inplace" expected type bool, received type int.
hatası alıyorum inplace=1 de yaptım ama olmadı yardımcı olabilir misiniz ?
inplace=True dener misiniz
Aynı sorun bende de var true de yazsam 1 de yazsam hata veriyor
"True" yazmayın -> . True yazın
Bu pycharm değil değil mi
Hocam sizin kodları yapıştırdım ama şu şekil hata veriyor:
giris
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
giris
NameError: name 'giris' is not defined
Ferhat Suat Erdoğan giris i tanimlamamissimiz ya da ilk satira fark etmeden giris yszmissinjz
Hocam cikis da da aynısı var, sanırım ikisi de tanımsız. Sizin kod ile direkt tanımlanmıyor değil mi? Kendimiz ayarlayacağız yani.
Verisetni indirdiniz ve aynı klasöre yerleştirdiniz mi?
Aynı klasöre yerleştirmemişim. Yerleştirmeme rağmen yine olmadı. Ama tekrar ve tekrar başka çözüm yolları deneyeceğim. Teşekkür ederim ilginize hocam.
Merhabalar hocam öncelikle çalışmanız için tşkler. Kodları ekleyecektiniz eklememissiniz.
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense,Dropout,Activation
import keras
from keras.layers import Input, Dense
from keras.optimizers import SGD
from sklearn.impute import SimpleImputer as Imputer
import numpy as np
import pandas as pd
veri=pd.read_csv("breast-cancer-wisconsin.data")
buraya kadar kodlar tamam
veri.replace('?',-99999,inplace=True)
(bu da çalışıyor)
veriyeni=veri.drop((1000025),axis=1)
(bu çalışmıyor)
imp=Imputer(missing_values=-99999,strategy="mean",axis=0)(bu çalışmıyor)
veriyeni=imp.fit_transform(veriyeni)
bu kodlar hata veriyor.
kodları güncel olabilecek şekilde çünkü 3.6 kulanıyoruz yayınlarsanız çok makbule geçer. yoksa diğer videolarınıza geçemiyoruz.
şimdiden tşk ler
Versiyonlar her zaman değişir, siz hatayı söyleyin hata raporunu yazın, hatta benden önce google'a yazıp bulmanız da mümkün, ben buradan yardımcı olaym.
@ sayın hocam çalışmayanları yazmışım en alta ilginiz için tşk ederim
@@sinandeniz7095 Cnm hatanın ne olduğunu bilmeden yardımcı olamam ki
@ sayın hocam bu şekil
KeyError Traceback (most recent call last)
in
----> 1 veriyeni=veri.drop((1000025),axis=1)
~\Anaconda3\envs\texmas\lib\site-packages\pandas\core\frame.py in drop(self, labels, axis, index, columns, level, inplace, errors)
3995 level=level,
3996 inplace=inplace,
-> 3997 errors=errors,
3998 )
3999
validation split değerini 0,13 yaptığınızda 700*0,13=91 bu manaya mı geliyor yoksa kaçırdığım bişey mi var?
Aynen öyle, onu train e sokmayacak fakat onda ne kadar doğru tahmin yaptıgını test edecek
Makine Öğrenmesi teşekkür ederim hocam 😊
Hocam dosyanın uzantısı ne olmalı açamıyorum da
.data
veyahut el ile .csv diye açıp excel ile görün
Makine Öğrenmesi peki spyder da nasıl tanımlamalıyım dosyayı okumuyor initializing from file failed yazıyori
hocam bu hatayı veriyor baya araştırdım ama çözemedim TypeError: add() got an unexpected keyword argument 'input_dim'
ne yapmam lazım
işletim sistemim win64
win7 64
Kodları açıklamaya yazdım, oradan hata veren - model.add(Dense(64), input_dim=8) bunla değiştir ilk katmanı yazdığımız yeri. Elle yazarken bir hata yapmış olabilirsin.
Bir de şunu dene, o hata veren input_dim li satırı bununla değiştir.
model.add(64,input_dim=8) .
Hatta dakika 18.55 de bende de dediğin hata çıkmış düzenlemişim. Tamamını izlesen iyi olur videoların. 18.55 e bak
Hocam bütün yorumları okudum birkaçını değiştirdim fakat hala bulamadım sorunu, şu şekilde bir errorlar geliyor;
C:\Users\okan_\PycharmProjects\uyg1\venv\Scripts\python.exe C:/Users/okan_/PycharmProjects/uyg1/Proje.py
Using TensorFlow backend.
C:\Users\okan_\PycharmProjects\uyg1\venv\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\dtypes.py:458: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
_np_qint8 = np.dtype([("qint8", np.int8, 1)])
C:\Users\okan_\PycharmProjects\uyg1\venv\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\dtypes.py:459: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
_np_quint8 = np.dtype([("quint8", np.uint8, 1)])
C:\Users\okan_\PycharmProjects\uyg1\venv\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\dtypes.py:460: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
_np_qint16 = np.dtype([("qint16", np.int16, 1)])
C:\Users\okan_\PycharmProjects\uyg1\venv\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\dtypes.py:461: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
_np_quint16 = np.dtype([("quint16", np.uint16, 1)])
C:\Users\okan_\PycharmProjects\uyg1\venv\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\dtypes.py:462: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
_np_qint32 = np.dtype([("qint32", np.int32, 1)])
C:\Users\okan_\PycharmProjects\uyg1\venv\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\dtypes.py:465: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
np_resource = np.dtype([("resource", np.ubyte, 1)])
Traceback (most recent call last):
File "C:/Users/okan_/PycharmProjects/uyg1/Proje.py", line 7, in
from sklearn.impute import SimpleImputer as Impute
File "C:\Users\okan_\PycharmProjects\uyg1\venv\lib\site-packages\sklearn\__init__.py", line 82, in
from .base import clone
File "C:\Users\okan_\PycharmProjects\uyg1\venv\lib\site-packages\sklearn\base.py", line 20, in
from .utils import _IS_32BIT
File "C:\Users\okan_\PycharmProjects\uyg1\venv\lib\site-packages\sklearn\utils\__init__.py", line 20, in
from scipy.sparse import issparse
File "C:\Users\okan_\PycharmProjects\uyg1\venv\lib\site-packages\scipy\__init__.py", line 156, in
from . import fft
File "C:\Users\okan_\PycharmProjects\uyg1\venv\lib\site-packages\scipy\fft\__init__.py", line 76, in
from ._basic import (
File "C:\Users\okan_\PycharmProjects\uyg1\venv\lib\site-packages\scipy\fft\_basic.py", line 1, in
from scipy._lib.uarray import generate_multimethod, Dispatchable
File "C:\Users\okan_\PycharmProjects\uyg1\venv\lib\site-packages\scipy\_lib\uarray.py", line 27, in
from ._uarray import *
File "C:\Users\okan_\PycharmProjects\uyg1\venv\lib\site-packages\scipy\_lib\_uarray\__init__.py", line 114, in
from ._backend import *
File "C:\Users\okan_\PycharmProjects\uyg1\venv\lib\site-packages\scipy\_lib\_uarray\_backend.py", line 1, in
from typing import (
ImportError: cannot import name 'Type'
Process finished with exit code 1
pip install tornado==5.1.1
pycharmda iseniz pip install demeden tornado nun 5.1.1 versiyonunu seçerek indirin.
@ hocam dediginizi yaptıktan sonra şöyle oldu;
C:\Users\okan_\PycharmProjects\uyg1\venv\Scripts\python.exe C:/Users/okan_/PycharmProjects/uyg1/Proje.py
Using TensorFlow backend.
C:\Users\okan_\PycharmProjects\uyg1\venv\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\dtypes.py:458: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
_np_qint8 = np.dtype([("qint8", np.int8, 1)])
C:\Users\okan_\PycharmProjects\uyg1\venv\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\dtypes.py:459: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
_np_quint8 = np.dtype([("quint8", np.uint8, 1)])
C:\Users\okan_\PycharmProjects\uyg1\venv\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\dtypes.py:460: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
_np_qint16 = np.dtype([("qint16", np.int16, 1)])
C:\Users\okan_\PycharmProjects\uyg1\venv\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\dtypes.py:461: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
_np_quint16 = np.dtype([("quint16", np.uint16, 1)])
C:\Users\okan_\PycharmProjects\uyg1\venv\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\dtypes.py:462: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
_np_qint32 = np.dtype([("qint32", np.int32, 1)])
C:\Users\okan_\PycharmProjects\uyg1\venv\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\dtypes.py:465: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
np_resource = np.dtype([("resource", np.ubyte, 1)])
Hocam bakma imkanınız oldu mu ?
@@okankargn3732 ya bu future hatası, ilerde hata olabilir diyor şmdilik bi problem yok yani. çalışır ama bu kod da çıkar. durmadığı sürece sıkıntı yok. Çok isterseniz numpyin 13.3 ya da 14 den küçük 13 den büyük bi versyionunu indirin pycharmdan yeter.
@@okankargn3732 görmemişim kb
Merhaba,
OSError: File b'C:\\Users\\pc\\Desktop\\Keras\\breast-cancer-wisconsin.data' does not exist
bu hatayı aldım.Çözmeye çalıştım ama yapamadım.
Yardımcı olabilir misiniz?
veri=pd.read_csv('C:\Users\pc\Desktop\Keras\breast-cancer-wisconsin.data',sep=',' )
with open('C:\Users\pc\Desktop\Keras\breast-cancer-wisconsin.data', 'r') as fp:
veri = pd.read_csv(fp, sep = ";", decimal = ",", encoding = "utf-8")
veri = pd.read_csv("breast-cancer-wisconsin.data",nrows=699) bu ve buna benzer çözümler
Yani normal şartlarda bunu yapmanıza gerek yok : C:\Users\pc\Desktop\Keras\breast-cancer-wisconsin.data' . Bu en som ihtimal calısmassa kod deniyorum ben. Sizin galiba tüm .py dosyalarınız keras diye bir dosya içinde. Sıkıntı olmasın diye o dosyanın adını keras değil de başka bir şey yapın, mesela derinogrenmem. Sonra da derinogrenmem klasöründe bulunan breast-cancer-wisconsin.data dosyanızı .py python dosyanızı(bunun adı da keras olmasın) açıp, kodda veri=pd.read_csv("breast-cancer-wisconsin.data",sep=',' ) demeniz yeterli. Sıkıntı olursa bir daha sorabillirsiniz.
.py python dosyanız da derinogrenmem klasörü içinde olmalı
OSError: File b'breast-cancer-wisconsin.data' does not exist
yine aynı hatayı alıyorum.
şurdaki çözümleri dener misiniz stackoverflow.com/questions/39267614/csv-file-does-not-exist-pandas-dataframe
stackoverflow.com/questions/37400974/unicode-error-unicodeescape-codec-cant-decode-bytes-in-position-2-3-trunca
bunları da denedim ama olmadı
biraz daha uğraşayım
teşekkür ederim
hocam emeğine sağlık. videolarınızı takıp ediyorum. fakat bende şöyle bir hata veriyor
runfile('C:/deeplearning/keras/deeplearning.py', wdir='C:/deeplearning/keras')
Using TensorFlow backend.
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
runfile('C:/deeplearning/keras/deeplearning.py', wdir='C:/deeplearning/keras')
File "C:\Users\Packard bell\Anaconda3\lib\site-packages\spyder\utils\site\sitecustomize.py", line 866, in runfile
execfile(filename, namespace)
File "C:\Users\Packard bell\Anaconda3\lib\site-packages\spyder\utils\site\sitecustomize.py", line 102, in execfile
exec(compile(f.read(), filename, 'exec'), namespace)
File "C:/deeplearning/keras/deeplearning.py", line 4, in
from keras.models import Sequential
File "C:\deeplearning\keras\keras\__init__.py", line 3, in
from . import utils
File "C:\deeplearning\keras\keras\utils\__init__.py", line 6, in
from . import conv_utils
File "C:\deeplearning\keras\keras\utils\conv_utils.py", line 3, in
from .. import backend as K
File "C:\deeplearning\keras\keras\backend\__init__.py", line 83, in
from .tensorflow_backend import *
File "C:\deeplearning\keras\keras\backend\tensorflow_backend.py", line 1, in
import tensorflow as tf
ImportError: No module named 'tensorflow'
ne yapmam lazım acaba?
şimdiden teşekkürler....
Abi tensorflow yüklü değilmiş. Tensorflow u kurman lazım. Anaconda yı kullanıyorsan, başlat a girip Anaconda Promt yazıp ( ya da arayıp ) conda install -c conda-forge tensorflow yazıp enter a tıklarsan sıkıntı kalmaz. Keras ı kurmuşsun abi sanırım, bunu kurmak kafa karıştırmayacaktır. Sıkıntı çıkarsa söyle abi, Kolay gelsin.
ilginize çok teşekkür ederim
şimdide böyle bir hata verdi.
runfile('C:/deeplearning/keras/deeplearning.py', wdir='C:/deeplearning/keras')
Using TensorFlow backend.
hata değil o, bekleyin çalışacak, çalıştığına işaret.
çaLIŞTI Mı?
hocam çalıştı çok teşekkür ederim ilginiz için.
benim başka projelerim var. ben robot ve cnc makineleri üzerine çalışmalar yapıyorum. makine öğrenmesi konusunu iyi anlamam lazım. bu konu ile alakalı sizinle tanışmak isterim.
ilginiz için tekrar teşekkür ederim
satracla ilgili ders eklermisiz?
Satranç mı?
Evet Mumkuse Hocam
Hocam Keras i C# kullanmak Olurmu?
@@naibresidov9662 Malesef hayır. Python daha kolay olduğu için kütüphanler Python odaklı çıkıyor.
o kodu calisdirdigimadki duygu tarif edilemez ahahah
;))))
birde keras ile deneyeyim dedimm. böyle bir hata veriyorr. ImportError: No module named keras.models
import kisminda eksikler var, yukarda keras.models i import ettiyseniz. zannediyorum keras yuklenmemos. size hemen kodlari yolluyorum
harun durdu baslat a anaconda prompt yazin. acin. oraya conda install -c conda-forge keras kopyal yapistirin entera basin sonra bir daha calistirin
öncesinde yapmıştım bu işlemi
harun durdu galiba kapati pacmadiniz. Kapatip acip dener misiniz anaconda yi
hakkınızı helal edin.çok uğraştırdım sizi. No module named 'keras.models'; 'keras' is not a package. böyle bir hata veriyor. ne yapmam gerekiyor
Using TensorFlow backend.
Traceback (most recent call last):
File "C:/Users/morca/Desktop/Keras/Images.py", line 1, in
from keras.models import Sequential
File "C:\Users\morca\Desktop\Python_dersler\Keras\lib\site-packages\keras\__init__.py", line 3, in
from . import utils
File "C:\Users\morca\Desktop\Python_dersler\Keras\lib\site-packages\keras\utils\__init__.py", line 25, in
from .multi_gpu_utils import multi_gpu_model
File "C:\Users\morca\Desktop\Python_dersler\Keras\lib\site-packages\keras\utils\multi_gpu_utils.py", line 7, in
from ..layers.merge import concatenate
File "C:\Users\morca\Desktop\Python_dersler\Keras\lib\site-packages\keras\layers\__init__.py", line 4, in
from ..engine import Layer
File "C:\Users\morca\Desktop\Python_dersler\Keras\lib\site-packages\keras\engine\__init__.py", line 8, in
from .training import Model
File "C:\Users\morca\Desktop\Python_dersler\Keras\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 11, in
from scipy.sparse import issparse
File "C:\Users\morca\Desktop\Python_dersler\Keras\lib\site-packages\scipy\__init__.py", line 118, in
from scipy._lib._ccallback import LowLevelCallable
File "C:\Users\morca\Desktop\Python_dersler\Keras\lib\site-packages\scipy\_lib\_ccallback.py", line 1, in
from . import _ccallback_c
ImportError: cannot import name '_ccallback_c'
Şimdi bu hatayı almaya başladım. Neden böyle hatalar alıyorum tük kütüphanelerim yüklü ama
pycharmda böyle bir hata alıyorum. örnek keras uygulamaları denedim onlar çalışmakta.
Using TensorFlow backend.
Traceback (most recent call last):
File "C:/Users/Arda/Desktop/Proje1/analiz.py", line 15, in
veri.replace('?', -99999, inplace='true')
File "C:\Program Files\Python35\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 4475, in replace
inplace = validate_bool_kwarg(inplace, 'inplace')
File "C:\Program Files\Python35\lib\site-packages\pandas\util\_validators.py", line 226, in validate_bool_kwarg
typ=type(value).__name__))
ValueError: For argument "inplace" expected type bool, received type str.
Arda Başkan tirnaklari kaldirin. True yazin sadece.
Yanıt için teşekkürler. Denemiştim yine hata almıştım.
Using TensorFlow backend.
Traceback (most recent call last):
File "C:/Users/Arda/Desktop/Proje1/analiz.py", line 15, in
veri.replace('?', -99999, inplace=true)
NameError: name 'true' is not defined
Process finished with exit code 1
Arda Başkan kucuk true degil. direkt bu sekilde : True
Yardımınız için tekrar teşekkür ederim.
Traceback (most recent call last):
File "C:/Users/Arda/Desktop/Proje1/analiz.py", line 35, in
model.fit(giris,cikis, epoch=50,batch_size=32,validation_split=0.13)
File "C:\Program Files\Python35\lib\site-packages\keras\models.py", line 946, in fit
raise TypeError('Unrecognized keyword arguments: ' + str(kwargs))
TypeError: Unrecognized keyword arguments: {'epoch': 50}
denemiştim.
Kodun Tamamı:
# -*- coding: utf-8 -*-
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Activation
import keras
from keras.layers import Input, Dense
from keras.optimizers import SGD
from sklearn.preprocessing import Imputer
import numpy as np
import pandas as pd
veri = pd.read_csv('breast-cancer-wisconsin.data')
veri.replace('?', -99999, inplace = True )
#veri.drop(['id'], axis=1)
veriyeni = veri.drop(['1000025'],axis=1)
imp = Imputer(missing_values=-99999, strategy="mean",axis=0)
veriyeni = imp.fit_transform(veriyeni)
giris = veriyeni[:,0:8]
cikis = veriyeni[:,9]
model = Sequential()
model.add(Dense(64,input_dim=8))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dense(32))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dense(64))
model.add(Activation('softmax'))
model.compile(optimizer='adam', loss = 'sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(giris,cikis, epoch=50,batch_size=32,validation_split=0.13)
tahmin = np.array([5,5,5,8,10,8,7,3]).reshape(1,8)
print(model.predict_classes(tahmin))
Malesef hatalarla dolu bir video olmuş hiç bilmeyenlerin yanlış öğenmemesi için kaldırmanızı tavsiye ederim.
Gördüğünüz hataların aklınızda kalanlarını yazabilir misiniz?
@ model oluşturuken hiçbir mantığa değinmeden rastgele oluşturdunuz bu zaten baştan sona yanlış olmasına neden oluyor malesef
Olması gereken şu:
Dataseti açıp baktım. Toplam nitelik sayısı 32 bunun 1 tanesi ID değerleri bu yüzden onları dahil etmiyoum diğer 1 tanesi çıktılar yani benin ve malin onlarıda iç organizasyona dahil etmezsem 30 girdi var diye bilirim.
Datasette toplam 569 adet içerik var ki bu çok küçük bi dataset dolayısıyla ara katmanda az node bulunması gereki en fazla 16 makul olur. Eğer bir katman daha eklenecekse onda da en fazla 8 olması mantıklı ki olmasa da olur. Aksi taktirde overfitting e yol açar. En son cıktı katmanı için bakıyoum 2 adet sınıf var benin ve malin iyi yada kötü huylu çıktı 1 olmalı diyor ve son katmana 1 yazıyorum.
Bu katmanlar içindeki aktivasyon fonksiyonları önemli çünkü hepsi belli amaçlar için yazıylıyor. Sona softmax yazmak zorundayız şeklinde bir ifade kullanmıştınız bu çok ciddi bir yanlıştır. Üstelik sofmax yazıp birde 32 node eklediniz bu daha ciddi bir yanlış. Elinizdeki veri ikili sınıflandıma modelinin sınıflandıılması problemi olduğu için sigmoid fonksiyonu kullanmak daha mantıklı bir çözüm olacaktır. Acizhane aklımda kalan ve düzeltecekleim bunlar iyi çalışmalar dilerim.
@ kanalında birkaç oop ve trende yer bulma programı dışında bir video göremedim. şimdi gelmiş burada verilen emeğe cüretkar bir dille "videoyu kaldır" diyorsun. 1 yıldır anlamadığım konuyu ama eğri ama doğru bir şekilde anlamama yardımcı olan bu HOCAMIZIN emekleri bizim için değerli. varsa bir bildiğiniz paylaşın size de gelelim ama görüyorumki amaç paylaşım değil bağcıyı dövmek.
@@emrecan8618 bir şeyi yanlış anlamaktansa anlamamak daha iyidir bu video belkide yeniden çekilebilir. Ama ortalık yanlış bilgi deposuna döndü. Benim kanalım ile alakalı hicbir şey söylemedim zira keyfi olarak attığım videolardan ibaret.
Using TensorFlow backend.
Traceback (most recent call last):
File "C:/Users/bilen/PycharmProjects/MakinOgrenmesiExp1/KerasGiris1.py", line 15, in
veri.replace('?', -99999, inplace='true')
File "C:\Users\bilen\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 3669, in replace
inplace = validate_bool_kwarg(inplace, 'inplace')
File "C:\Users\bilen\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\pandas\util\_validators.py", line 225, in validate_bool_kwarg
(arg_name, type(value).__name__))
ValueError: For argument "inplace" expected type bool, received type str.
Bu hatayı veriyor yani true veya false beklerken string geldi diyor galiba
bilen basarir hemen bakiyorum
bilen basarir true nun t sini buyuk yapip geri bildirir misiniz True olsun
bilen basarir O da olmaz ise tirnaklari kaldirip t sini buyuk yazabilir misiniz. inplace=True
inplace=True olmasi lazimdi. dokumentasyonu inceleyip acilen donuyorum
inplace=True da çalıştı. Supersin yaa iyiki kanalına üye olmuşum.
Using TensorFlow backend.
Traceback (most recent call last):
File "C:/Users/morca/Desktop/Keras/Images.py", line 1, in
import keras
File "C:\Users\morca\Desktop\Python_dersler\Keras\lib\site-packages\keras\__init__.py", line 3, in
from . import utils
File "C:\Users\morca\Desktop\Python_dersler\Keras\lib\site-packages\keras\utils\__init__.py", line 25, in
from .multi_gpu_utils import multi_gpu_model
File "C:\Users\morca\Desktop\Python_dersler\Keras\lib\site-packages\keras\utils\multi_gpu_utils.py", line 7, in
from ..layers.merge import concatenate
File "C:\Users\morca\Desktop\Python_dersler\Keras\lib\site-packages\keras\layers\__init__.py", line 4, in
from ..engine import Layer
File "C:\Users\morca\Desktop\Python_dersler\Keras\lib\site-packages\keras\engine\__init__.py", line 3, in
from .topology import InputSpec
File "C:\Users\morca\Desktop\Python_dersler\Keras\lib\site-packages\keras\engine\topology.py", line 10, in
import yaml
ModuleNotFoundError: No module named 'yaml'
hocam tüm kütüphaneleri yükledim ama hala hata alıyorum. Nasıl çözerim acaba.Kolay gelsin teşekkür ederim
yaml kütüphanesini indirmeniz lazım. İlginctir ki tensorflow yüklerke indirmesi lazım ama inmemiş. Pycharmdan ya da konsoldan pip install pyyaml diyerek kurabilirsinzi
hocam yüklü oldugu halde böyle veriyor
veri.replace('?',-99999, inplace = True) böyle yazdığım halde
ValueError: For argument "inplace" expected type bool, received type str. bu hatayı alıyorum ve bir türlü düzelmedi. Yardımcı olur musunuz?