Keras是一个极简主义,高度模块化的神经网络库,提供Python中的高级API以及R接口,允许快速原型设计和使用多个计算后端之一。
我想创建一个带有Tensorflow背景的Keras模型,该模型返回带有范数1的向量。为此,模型以下一层结束:main_network = Lambda(lambda t:K.l2_normalize(t,...)
我正在尝试通过一些旧的教程,并发现它刺激保持在Keras的一切。但是,当用Tensorflow编写时,我遇到了一个非常简单的问题。这里是 ...
AttributeError:模块'theano'没有属性'ifelse'
我正在使用keras安装anaconda环境,并使用theano后端。但我不能让theano工作。这是我所做的,也是之后发现的错误。第1步:下载最新的......
我建立并训练了一个基于vgg16网络的网络。在原始网络中,我冻结了vgg16的所有层,仅训练了我在vgg16末尾添加的最后4层。现在我要加载...
我试图让keras环境变成jupyter。使用以下命令,我为Keras添加了conda tf环境:C:> conda create --name tf python = 3.5 C:> activate tf(tf)C:\ Keras \ Test> ...
使用tf.train时,使用tf.dataset的Keras model.fit()会失败
总结:根据文档,Keras model.fit()应该接受tf.dataset作为输入(我使用TF版本1.12.0)。如果我手动完成训练步骤但是使用模型,我可以训练我的模型....
使用Keras model.fit_generator生成器
在编写用于训练Keras模型的自定义生成器时,我最初尝试使用生成器语法。所以我从__next__中得到了。但是,当我尝试使用model.fit_generator训练我的模式时...
InvalidArgumentError索引[i,0] = x不在keras的[0,x]中
我有使用keras 1.2和tensorflow 1.1的代码。我已经运行它但是错误导入numpy作为来自keras导入后端的np import keras作为来自keras导入初始化器的k来自keras.models import ...
我正在努力实施LRCN但我在培训方面面临障碍。目前,我正在尝试单独训练CNN模块,然后将其连接到RNN。您在下面看到的结果有点......
keras.applications库中有预训练的对象识别模型。但据我所知,目前还没有预训练物体检测模型。有谁知道为什么会这样? ...
我试图在keras中使用to_categorical方法将我的变量转换为分类并面对问题
我尝试卸载并重新安装Keras,Tensorflow并没有找到任何解决方案。来自keras.utils.np_utils import to_categorical Y_train = to_categorical(y_train,num_classes = None)...
尝试将我的keras模型导出到tensorflow服务时出错
from tensorflow.python.saved_model import builder as saved_model_builder export_path = r'tensorflowservingmodel'export_version = 1 builder = saved_model_builder.SavedModelBuilder(export_path)signature = ...
我正在使用VGG16对我的数据集进行微调。这是模型:def finetune(self,aux_input):model = applications.VGG16(weights ='imagenet',include_top = False)#return model ...
我看到Keras中的LSTM接受(batch_size,timesteps,data_dim)作为输入形状。但我想知道是否有一种简单的方法可以将这些扩展到4维度?例如,我们如何将lstm应用于......
keras.layers.Conv2D中过滤器参数中keras使用了哪些类型的“过滤器”?
对于此源代码:“keras.layers.Conv2D(filters,kernel_size,strides =(1,1),padding ='valid',data_format = None,dilation_rate =(1,1),activation = None,use_bias = True, kernel_initializer =” ...
在TF 2.0中使用tf.keras,如何定义依赖于学习阶段的自定义层?
我想使用tf.keras构建自定义图层。为简单起见,假设它应该在训练期间返回输入* 2并在测试期间输入* 3。这样做的正确方法是什么?我试过这种方法:......
不能将tf.keras.optimizer与tf.keras.models.sequential一起使用
我使用带有conda和tensorflow的python 3,使用以下代码,以便创建tf.keras.models.sequential并使用tf.keras.optimizer.Adam对其进行优化,并收到以下错误:...
输入0与图层flatten_15不兼容:预期min_ndim = 3,发现ndim = 2
我正在尝试在我的声音数据集上训练ANN模型,该数据集有320行和50列,同时运行此代码:Model = Sequential([Flatten(),Dense(16,input_shape =(1,50),activation =' relu')...
此时,我使用Keras进行图像分类,sci-kit学习等等。我将尝试解释所有问题。就像我之前说过的那样,它是一个带有多标签的图像分类。我......
Keras evaluate()和predict()结果太过分了
我正在使用keras进行二元分类模型。见下面的数据设置print(train_x.shape) - (79520,)print(test_x.shape) - (26507,)print(train_y.shape) - (79520,)print(test_y.shape) - ( ...