你好，这是我第一次做模型，虽然我写的代码就像我在课程中看到的一样，但我得到了这个错误，我不知道该怎么办 代码如下： from __future__ import print_functionmodel.add(Conv2D(64,kernel_size=(3,31 for '{
浏览 42提问于2021-01-06得票数 0
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).reshape(-1,IMAGE_SIZE,IMAGE_SIZE,1)
model.add(Conv2D(16,(3,3),padding,1,1,32，2，32，64的'{{node conv2d_115/Conv2D}} = Conv2DT=DT_FLOAT, data_format="NHWC", di
浏览 26提问于2021-10-31得票数 0
我是Python和StackOverflow的初学者。这两个是我的编码器，decoder.My train_data.shape是(42000,28,28,1) (mnist数据集)。conv3 = tf.layers.conv2d(pool1, filters = 128, kernel_size = 3, strides = 1, activation = tf.nn.relu,name = 'conv3')
conv4
浏览 0提问于2018-06-17得票数 0
我是Python和Tensorflow的新手，现在我正在尝试学习DC GAN。我已经实现了这个版本的鉴别器： with tf.variable_scope('discriminatorpool1, pool1)
浏览 1提问于2017-05-16得票数 1
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输入维度是从cifar10加载的。10000，32，32，3)和测试形状(10000，1，10)。我收到了一个错误，我的最后一行的模型的层。____________________
conv2d_1 (Conv2D) (None, 32, 32, 32) 25632 conv2d[0][0]_3 (Conv2D)
浏览 2提问于2021-02-03得票数 0
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我想设计，多频道的CNN。我的代码如下_)
_1stConv = keras.layers.Conv2D(filters=512, kernel_size=(5, charWeights.shape[1]),activation=tf.n
浏览 6提问于2020-02-06得票数 0
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CNN参数的负数
、、、
当我添加两个Conv3D和MaxPooling代码块时，一切都正常。然而，一旦添加了第三个块(如代码所示)，可训练参数的数量将为负值。知道这是怎么发生的吗？keras.optimizers.Adamax(),此代码的结果如下None, 36, 112, 32) 0
________________________
浏览 56提问于2019-07-05得票数 0
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我有一个与下面的模型类似的模型，但是在修改了体系结构之后，我仍然得到了以下错误：
model_img.add(Conv2D(64, (5, 5), activation="relu", st
浏览 0提问于2018-01-30得票数 2
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当我试图通过使用maxpooling函数将输入大小从28减少到14或更少时，maxpooling函数的结果不会在调用model.summary()函数时显示。from keras.layers import Activation, MaxPooling2Dmodel.add(Convolution2D(32, 3,3, activation='relu', input_shape=(28,28,1)))
model.add(Convoluti
浏览 12提问于2019-03-01得票数 1
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我在卡拉斯训练了自己的模特。我之所以获得conv2d层，是因为我想在小图像(mnist: 28x28px)上训练网络，然后对大型图像1920x1080进行推断。7, 7, 128) 0 conv3=================Trainable params: 670,986
Non-trainable params:
浏览 4提问于2020-03-04得票数 0
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在浏览时，我看到作者在卷积自动编码器部分的最大池层中使用了相同的填充，如下所示。有人能解释一下背后的原因吗？使用最大池，我们希望减少高度和宽度，但为什么相同的填充，它保持高度和宽度相同，在这里使用？
此外，此代码的结果将维度减半为2，因此相同的填充似乎不起作用。
浏览 2提问于2019-01-22得票数 10
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我正在尝试为一个数据集构建CNN模型，它看起来像这样:它有11个特征列和一个标签列，标签列要么是0，要么是1。dist-packages/tensorflow/python/framework/ops.py errors.InvalidArgumentError as e：
InvalidArgumentError:输入形状为?,11,1,1，3,3,1,32的‘{node <
浏览 10提问于2021-05-21得票数 1
当使用Conv2D时，我们可以将kernel_size定义为1 dim或2 dim(或dims的更高值)。例如：或
当使用Conv2D时，建议是什么？我们
浏览 3提问于2020-12-10得票数 2
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)
c1 = Conv2D(16, (3, 3), activation='elu', kern
浏览 9提问于2020-05-13得票数 0
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在报纸上，“滤波器通过一次移动一个单元来转换输入，不使用填充，输入在边界周围填充零，在卷积后保持相同的大小。我们有四个卷积层，因此卷积后的输出具有(7,9,4)的大小。卷积层中包含了ReLU。”model.add(Conv2D(4, kernel_size=(<em
浏览 1提问于2022-01-20得票数 1
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我正在使用CNN (改编自网络上的几个链接)的图像分类任务。大约有8000张大小为128x128的图像。他们属于13个不同的班级。(Batch (None, 128, 128, 3) 12 conv2d_1 (Conv2D) (None, 128, 128
浏览 0提问于2018-10-06得票数 2
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以下是相关守则的概述：x1 = tf.expand_dims(inputs_, axis=1)我希望将内核大小</
浏览 1提问于2018-03-31得票数 0
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带标签的数据量现在是600，这是相当小的，但对我来说没有任何变化似乎非常奇怪。### Define architecture.420/420 [=====================
浏览 0提问于2019-02-08得票数 0
我试着遵循这个教程我不太喜欢这里的输出形状。如果输入形状为3x150x150，内核大小为3x3，那么输出形状不是3x148x148吗？(假设没有填充)。我的问题是这种理解是否正确？如果是的话，额外的过滤器来自哪里？
浏览 0提问于2019-01-08得票数 3
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Conv3d与Conv2d的区别
、、、、
我对conv2d和conv3d函数之间的区别感到有点困惑。例如，如果我有一堆N幅图像，高度为H，宽度为W，并且有3个RGB通道。问题是，如果我将大小为(N,3,3)的M个过滤器的conv3d应用于form1，并应用大小为(3,3)的M个过滤器的</e
浏览 2提问于2018-11-06得票数 3
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