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我正在尝试使用函数式API重写的顺序模型。我将其用于CIFAR-10数据集。Sequential模型训练没有问题，但Functional API模型卡住了。我可能在重写模型时遗漏了一些东西。num_classes=10)input_shape = x_train[0,:,:,:].shape
下面是工作
浏览 11提问于2017-12-10得票数 0
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喀拉斯# xp.shape # (3000, 8)model.add(Densefunctional而不是Sequential构建了一个等价的模型：I = tf.keras.layers.InputLayer(input_tensor=xp,type_arg, value_arg, traceback_arg)
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浏览 1提问于2019-01-13得票数 0
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X_train.shape[1]))尝试通过包装器类在残差(跳过连接) LSTM模型上训练我的数据集self, inputs, *args, **kwargs):每个时间步的预测是前一个时间步的输入加上模型计算的增量
浏览 11提问于2021-03-01得票数 0
我试图使用inception_block实现初始模型，在实现TensorFlow函数时遇到了一个问题。我可以采用第二个版本，并按照下面提到的代码进行操作，但我希望使用Sequential()和add()实现相同的功能。
浏览 2提问于2021-06-04得票数 1
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在一些tf. keras教程中，我看到它们实例化它们的模型类如下：在一些地方，他们使用的是这样的东西：
model = tf.keras.Model
浏览 11提问于2021-03-30得票数 8
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我知道顺序使用时如何设置keras模型的名称，但我不知道如何命名基于函数api的模型。让我换个说法，我问的是如何设置keras模型的名称，而不是层的名称
嗯，我做了一些实验，它起作用了，所以要命名基于functional api的keras模型，只需将输入传递到Model中，如下所示
浏览 43提问于2018-08-12得票数 5
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我正在尝试在Keras中合并两个连续的模型。然而，由于各种原因，我不希望在合并两个模型之前必须连续命名所有层。 有没有一种方法可以合并这些模型而不出现这个错误，而不需要手动给出层的名称？有没有办法让keras自动为我重命名所有的层名称？
浏览 16提问于2019-03-15得票数 0
我刚刚使用了tf.keras.utils.plot_model，并出现了以下图表：图的右侧显示带有垂直分割的输入和输出形状，但它应该是一个水平拆分，以与左边的"intput:“和" output
浏览 5提问于2022-07-06得票数 0
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我有两个build_model函数，如下： X_input = Input(shape=(784,)) model = Model(inputs = X_input, outputs = Y, name='build_model') model = Sequential()
model.add(Dense(input_
浏览 13提问于2018-08-23得票数 4
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我正在创建我的keras模型，如下所示： model = keras.Sequential([
keras.layers.Dense(1024, activation=tf.nn.relu, kernel_initializer如果我只传递数字数据，这个模型工作得很好。我希望改进我的Sequential模型(或者彻底改造keras模型)，以便处理分类数据和数值数据。 请记住，训练标签是0/1值的一维数组。
浏览 14提问于2019-03-20得票数 1
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TensorFlow模型语法
、、、、
我是神经网络和Tensorflow的新手model = tf.keras.models.Sequential([tf.keras.layers.MaxPooling2D(2, 2),我最近提出了一个使用转移学习的代码，它以以下方式定义了模型：x = l
浏览 3提问于2020-08-16得票数 0
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我在蟒蛇角训练我的模型。我正在尝试在java代码中加载该代码，但是得到了以下错误--如何修复这个问题。test_accuracy, train_accuracy, hyper))我是如何在python中创建模型的
浏览 4提问于2020-04-02得票数 1
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我试图用functional重写一个顺序模型，但是当我这样做的时候，使用functional创建的模型在fit()阶段的精度很低，而且在历次周期之间的精度也没有提高。set_random_seedrn.seed(2017) length)(bilstm2)
output = Acti
浏览 0提问于2018-08-01得票数 2
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我正在构建一个简单的自定义Keras模型，如下所示： model = Sequential()model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(3, activation='softmax')) Keras模型需要使用我们正在遵循Xilinx's Vitis A
浏览 90提问于2020-09-16得票数 0
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在阅读时，我看到它只允许Sequential模型中的任何定义层的单个输出。我知道如何使用functional (Model类)来做到这一点。但是，我不明白为什么Sequential模型仅限于具有单个输出的层。执行这种约束是否有设计上的限制？
浏览 1提问于2018-12-08得票数 7
我也有类似图像的数据，我使用RNN嵌入它们。 我想做的是合并两个编码器网络的输出，以训练一个解码器网络，它将预测输入时间序列的下一个时间戳。 你会有任何关于如何做到这一点的帮助吗？我在Windows10上使用Python (Keras库)。 提前感谢
浏览 47提问于2021-07-18得票数 0
AFAIK，我们仍然需要创建一个模型并使用向模型添加层。为什么人们说功能性人工智能被用来创建非序贯神经网络？
浏览 5提问于2017-11-13得票数 4
我试图理解用Keras制作的DCGAN的代码，该代码用顺序api创建模型，然后将其封装在函数api模型中。为什么包括功能模型，而不是仅仅使用顺序模型？我是个初学者，我试着理解这个Keras的设计：
例如，在构建生成器时，使用顺序API定义模型，然后用函数API和序列模型建立新的模型。= Input(shape
浏览 0提问于2019-08-01得票数 1
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如何在ResNet50之后应用致密层？这是我的代码 def build_model(): include_top=False, pooling='avg') model.summary()
return model 但是我得到了这个错误： Type
浏览 14提问于2021-01-05得票数 0
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