你好,我很难理解这一点,事情是这样的,我试图获得与给我项目的人相同的输出,但似乎我在这个过程中做错了什么,这是给定的输出The output i want to have和我拥有的输出:The outputi have 下面是我的代码: #the keras model/graph would look something like this:
from keras import laye
对于NLP任务,我的输入数据集被转换为如下所示:整数列表。特征和标签是相同的数据集。然后我调用fit()方法-我的模型是vaefor counter in range(nb_epoch):
printTypeError: Cannot convert a symbolic Keras input/output to a numpy array.sampl
我尝试保存我用gensim训练的word2vec模型,如下所示: from gensim.models import Word2Vecmodel.save('modelfile.model') 现在,当我尝试Word2Vec.load('modelfile.model')时,我得到: ModuleNotFoundError: Nom
我使用keras创建了一个模型,并使用train_on_batch对其进行了培训。为了检查模型是否做了它应该做的事情,我使用predict_on_batch方法重新计算了训练阶段前后的损失。但是,正如你在阅读标题时所猜测的那样,我没有相同的输出损失。下面是一个基本代码来说明我的问题:
from tensorflow.keras.