hello bạn Toàn :v

Không có gì bạn ơi )

Cảm ơn bạn nhiều nha

mình sẽ cố gắng hoàn thành trong tháng này hoặc đầu tháng tới nhé , cám ơn bạn đã quan tâm

mình nghĩ là dòng này

bottleneck_features_train = model.predict_generator(
    generator,
    nb_train_samples)

làm nó predict ra số lượng dữ liệu bị sai, vì mình thấy đầu ra của nó có tận 536 ảnh.

@thanhhau chỗ đó có sai gì không?

@Phuoc model VGG16 của bạn cho đầu ra là (4, 4, 512)

@thanhhau Hi vọng bạn có thể giúp được mình

bạn xem lại chỗ này xem

generator = datagen.flow_from_directory(
    train_data_dir,
    target_size=(img_width, img_height),
    batch_size=batch_size,
    class_mode=None,
    shuffle=False)
bottleneck_features_train = model.predict_generator(
    generator,
    nb_train_samples)
np.save(bottleneck_features_train_file,
    bottleneck_features_train)

@Phuoc đợi mình xem lại code tí

Đấy là vấn đề mình hỏi đó. Mình đã tìm lỗi cả ngày mà không biết lỗi chỗ nào mà gây ra như thế đó.

gấp hơn 10 lần luôn, ghê thật

Cảm ơn anh

Phần mềm quản lý Group Facebook sẽ giúp các Admin quản lý Group một cách hiệu quả, chính xác 24/7 với các chức năng cực kỳ tuyệt vời mà ngay cả một dàn admin, mod cũng không thể làm tốt bằng https://abitgroup.vn/?resource=abit_support

Hàm b chỉ được gọi trong a thôi chứ không được khai báo trong a nên không có tính chất của lexical scope nhé. Mà ở đây chỉ có local scope thôi

đúng rồi bạn, bạn thử xem sao!

Bài viết chất lượng (+1)

Cảm ơn bạn nhé =))

Cảm ơn bạn nhé =))