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我正在使用keras应用程序通过resnet 50和Inception v3进行迁移学习，但是在预测时总是得到 [[ 0.]]

以下代码用于二进制分类问题。我也尝试过vgg19和vgg16，但是它们可以正常工作，只是resnet和inception。数据集是50/50分割。而且我只更改model = applications.resnet50.ResNet50每种模型的代码行。

下面是代码：

from keras.callbacks import EarlyStopping
early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=2)

img_width, img_height = 256, 256
train_data_dir = xxx
validation_data_dir = xxx
nb_train_samples = 14000
nb_validation_samples = 6000 
batch_size = 16
epochs = 50

if K.image_data_format() == 'channels_first':
    input_shape = (3, img_width, img_height)
else:
    input_shape = (img_width, img_height, 3)

model = applications.resnet50.ResNet50(weights = "imagenet", include_top=False, input_shape = (img_width, img_height, 3))


    from keras.callbacks import EarlyStopping
early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=2)

img_width, img_height = 256, …

我有一个 Pandas 数据框，它有两种不同格式的日期时间，例如：

3/14/2019 5:15:32 AM
2019-08-03 05:15:35
2019-01-03 05:15:33
2019-01-03 05:15:33
2/28/2019 5:15:31 AM
2/27/2019 11:18:39 AM

...

我尝试了各种格式但出现错误 like ValueError: unconverted data remains: AM

我想将格式设为 2019-02-28 并删除时间