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在神经网络中获取维度错误
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您好，我正在尝试制作一个神经网络，并得到一个错误的ValueError: Error when checking input: expected conv2d_27_input to have 4 dimensions
浏览 6提问于2020-05-17得票数 0
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它们存储在我的trainY (600,1,1)和testY (56,1,1) numpy数组中。 我想使用其他88列作为预测比赛结果的指标。在我现在所在的神经网络课程中，我们主要使用了线性，卷积，池化和丢失层。model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='Adam', metrics=['accuracy']) 模型编译得很好，但是我遇到了我的输入缺乏维度的问题如果是这
浏览 7提问于2020-04-26得票数 1
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以下是本教程中的代码I，其中word2idx是具有单词到索引映射的字典 class SentimentNet(nn.Module):
def __init__(self, vocab_size
浏览 739提问于2019-09-23得票数 1
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我的模型在训练时提供了90%以上的准确率。在训练了我的神经网络之后，我尝试通过使用训练好的model.When来预测另一个相同类型的数据，它给出了下面的误差。
浏览 2提问于2019-11-29得票数 0
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我刚开始研究递归神经网络，现在被RNNLib中的参数搞混了。具体来说，我不理解隐藏块，隐藏大小，输入块，子样本大小和使用mdl的东西。
浏览 3提问于2014-12-15得票数 3
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我有一个灰度图像数据集，我想将其输入到神经网络中。因为图像是灰度的，所以只有一个“深度”维度。干杯!
浏览 4提问于2021-11-24得票数 0
我试图从这个代码中实现非常简单的UNET。
浏览 4提问于2022-06-13得票数 0
我已经用TensorFlow编写了我自己的矩阵乘法实现，当tf占位符的维度被正确定义时，它可以与tf占位符一起使用。但在神经网络中，很多时候，您希望保留其中一个维度未定义，以便批处理大小或输入大小可以更改，例如： X = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, n_inputs), name="X")
y = tf.placeholder(tf.int64, shape=(None), name="y") 在我的实现中
浏览 20提问于2019-09-30得票数 1
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我正在构建一个神经网络，我对拆分前的所有数据样本进行了转换，以测试和训练样本： scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))Target_test.ndim 维度等于2。scaler.inverse_transform([Target_train])
Target_test = scal
浏览 78提问于2021-10-17得票数 0
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我正在创建一个简单的神经网络，它有一个隐藏层用于分类。我的输入数据集已准备就绪，并保存在.t7文件中。()print('Duree sauvegarde : ' .. os.time())
我怎么能说我的神经网络的输入是张量呢我是第一次接触torch和lua..但在我看到的示例中，数据是在构造NN之后导入并馈送到NN的。那么在加载数据之前，我
浏览 1提问于2019-07-24得票数 0
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我试图用python构建一个具有一个隐藏层的XOR神经网络，但我遇到了一个维度问题，我不明白为什么我一开始就得到了错误的维度，因为对我来说，数学看起来是正确的。具体的错误是 File "nn.py", line 52, in <module> File "/usr/local= 3 (dim 0) 另外，为什么这里的sigmoid_derivative函数
浏览 10提问于2019-10-14得票数 2
考虑到神经网络中每个层的批处理维度似乎有点麻烦。为什么我们在Tensorflow中没有一些可以为整个模型设置批处理大小的功能？
浏览 3提问于2016-07-08得票数 3
我试图用IMU(加速度计+陀螺仪)用神经网络来检测特定的运动。我在用C代码(arduino)指定输入维度时遇到了困难。代码编译，运行，但我得到的神经网络的输出是不正确的！当我尝试用C代码测试神经网络的输入维数时，我得到了以下结果: 1：
Dim 1大小显示1，但不应该"Dim 1大小“为
浏览 5提问于2021-08-23得票数 0
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我试图建立一个有两个输入和一个输出的神经网络。python代码如下所示。错误如下。/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/torch/nn/functional.py中的线性(输入，权重，偏差) 1846如果has_torch_function_variadic
浏览 14提问于2021-12-09得票数 0
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由于空间信息是相关的(实际上有二维物理域)，我想使用卷积神经网络来预测d和e。这些列中的每一列都遵循分段中使用的编码-解码体系结构(请参阅SegNet)：Conv2D块包含一个convolution+batch normalisation+ReLU层。
浏览 0提问于2018-12-18得票数 1
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我正在尝试让deeplearning4j在我用CSVRecordReader读取的数据集上运行。当我在数据集上运行model.fit()时，我得到了以下错误之一。= columns of right #IllegalStateException: Mis matched shapes我只是想让神经网络在这一点上拟合另一个数
浏览 1提问于2016-06-23得票数 3
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我在以下链接中关注了Keras中的自我注意：How to add attention layer to a Bi-LSTM 我是python新手，self.add_weight中的shape=(input_shape-1,1)和bias中的shape=(input_shape1,1)是什么意思？
浏览 16提问于2020-11-25得票数 0
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Pytorch LSTM与交叉熵
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我的工作是情绪分析，我想把输出分为4类。对于loss，我使用的是我的批次大小为12，序列大小为32。
def __init__(self, hidden_dim = 256, input_size = 32 , num_layers = 1, num_classes=4, vocab_size = len(vocab_to_int)+1, embedding_dim=100):
super().__i
浏览 2提问于2021-05-14得票数 1
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我得到的错误是： model = keras.applications.inception_v3.InceptionV3(input_shape=(64, 256, 2), weights=None,
浏览 45提问于2020-04-10得票数 0
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