keras 相关问题

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。

通过 Keras 使用张量流 - ValueError：只有输入张量可以作为位置参数传递

我正在尝试让 keras_model_sequential 在 R 中工作：图书馆（tidyverse）库（keras）型号 <- keras_model_sequential(input_shape = c(8)) model %>% 层密度（单位= 32）％>％

r tensorflow keras lstm

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Keras - 替换功能模型中的中间层

我正在尝试为 Keras 定制 LoRA 实现，但在尝试让我的方法发挥作用时遇到了一些麻烦。我在 Google Collab 中使用 Keras 3.4.1。首先，我尝试过...

python tensorflow keras

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summary() 函数在 cnn 中不起作用（ValueError：不支持未定义的形状。）

我正在尝试创建一个分类网络，用于从 cifar10 数据集中识别图片。当我尝试使用summary()函数时，我不断收到此错误。值错误

tensorflow machine-learning keras deep-learning vgg-net

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Keras 类权重和 KeyError 问题

我预计我已经看到了这个问题：Keras class_weight error字典键/值指的是同一问题，但解决方案似乎对我没有帮助。有了这段代码，我只是在其中做广告...

python keras scikit-learn neural-network imbalanced-data

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ValueError：在 R 中使用 keras 模型时出现在用户代码中

我正在尝试使用 keras 包在 R 中运行一维 CNN。我正在使用以下代码图书馆（大众）库（keras） ##创建一些数据数据（“波士顿”）数据<- Boston # create a l...

r tensorflow keras

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tensorflow data api with keras（将张量传递给keras模型）

我正在尝试根据新数据训练预训练的 keras 模型。我遇到了tensorflow的数据集api，我正在尝试将它与我的旧keras模型一起使用。我知道 tf data api 返回张量，s...

tensorflow keras tensorflow-datasets

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使用 keras 在 R 中构建预测模型

我正在尝试通过 RStudio 中的 Keras 构建预测模型，但收到如下错误。如何解决呢？库（keras） > 训练数据 <-read.csv(file="trialtrainfinal.csv&q...

r tensorflow keras

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class_id 支持使用 metric_recall_at_ precision 或 metric_ precision_at_recall 的分类深度学习问题

在支持 GPU 的 Windows 10 计算机上使用 R 3.6.3、keras 2.9.0 和 tensorflow 2.9.0（网状点指向 python 3.6.10）我无法使用可选类编译模型（3 个分类类）...

r tensorflow keras metrics

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CNN 架构：对“好”和“坏”图像进行分类

我正在研究实现 CNN 的可能性，以便将图像分类为“好”或“坏”，但我对当前的架构不太满意。特点是...

python machine-learning keras deep-learning conv-neural-network

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将深度特征提供给机器学习分类器（随机森林）

我想将我的 CNN 深度特征提供给传统分类器，即随机森林。我不想使用 MLP（多层感知器）来对我的问题进行分类，但需要其他分类器。我有我的数据...

python machine-learning keras deep-learning classification

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ValueError：层“dense_2”需要 1 个输入，但它收到了 2 个输入张量

我无法加载我的模型，它一直说错误 ValueError：层“dense_2”需要 1 个输入，但它收到了 2 个输入张量。收到的输入：[ 我无法加载我的模型，它一直说错误 ValueError：层“dense_2”需要 1 个输入，但它收到了 2 个输入张量。收到的输入：[，] 这是我的代码 image_generator = ImageDataGenerator( rescale=1./255, rotation_range=20, zoom_range=0.2, width_shift_range=0.2, height_shift_range=0.2, horizontal_flip=True, validation_split=0.2 ) train_dataset = image_generator.flow_from_directory( directory=path_to_dataset, target_size=(224, 224), batch_size=32, subset='training' ) validation_dataset = image_generator.flow_from_directory( directory=path_to_dataset, target_size=(224, 224), batch_size=32, subset='validation' ) # Menentukan jumlah kelas (num_classes) berdasarkan jumlah subfolder dalam dataset num_classes = len(train_dataset.class_indices) from tensorflow.keras.applications.mobilenet import MobileNet # Load the MobileNet model pre_trained_model = tf.keras.applications.MobileNetV2(input_shape=(224, 224, 3), include_top=False, weights='imagenet') pre_trained_model.summary() # Print dataset information for debugging print(f"Training dataset shape: {train_dataset.image_shape}") print(f"Validation dataset shape: {validation_dataset.image_shape}") pre_trained_model.trainable = False # Menambahkan layer kustom di atas model pre-trained model = tf.keras.Sequential([ pre_trained_model, tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D(), tf.keras.layers.Dense(1024, activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(0.5), tf.keras.layers.Dense(num_classes, activation='softmax') ]) # Compile model #from tensorflow.keras.optimizers import RMSprop model.compile(optimizer=Adam(learning_rate=0.0001), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) batch=40 history = model.fit(train_dataset, validation_data=validation_dataset, epochs=20, steps_per_epoch = train_dataset.samples//batch, validation_steps = validation_dataset.samples//batch, verbose = 1 ) # Load the model model_save_path = '/content/drive/MyDrive/Machine Learning/saved_models/model_plastik.h5' # Load the model, ensuring it's compiled if needed loaded_model = tf.keras.models.load_model(model_save_path) # Now you can modify the loaded model if necessary # For example, if you want to extract a sub-model: input_layer_index = 0 # Replace with the actual index dense_2_index = 3 # Replace with the actual index loaded_model = tf.keras.models.Model(inputs=loaded_model.layers[input_layer_index].input, outputs=loaded_model.layers[dense_2_index].output) # Check the configuration of the loaded model for i, layer in enumerate(loaded_model.layers): print(f"Layer {i}: {layer.name} - Input shape: {layer.input_shape} - Output Shape: {layer.output_shape}") print("Revised model loaded successfully.") 我尝试加载模型，我希望它加载到测试有同样的问题，只需尝试使用功能 API 实现相同的架构即可。

python tensorflow machine-learning keras tf.keras

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使用序列数据进行多类分类，LSTM Keras 不起作用

我正在尝试对顺序数据进行多类分类，以根据源的累积读取来了解某些事件的来源。我正在使用带有 64 个的简单 LSTM 层...

machine-learning keras deep-learning lstm

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Dropout(1.0) 和 stop_gradient 有什么区别？

考虑这两种架构： prev_layer -> dropout 1.0 -> next_layer（输出层） prev_layer -> stop_gradient -> next_layer（输出层）当梯度从输出层流出时...

python arrays numpy tensorflow keras

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如何将批量矩阵乘法作为 Keras 层？

我正在尝试将批量矩阵乘法作为 Keras 层进行，但无法弄清楚。我尝试使用 tf.einsum('cij,cjk->cik', input, self.dense_weights) + self.dense_biases c 是平行线