当我阅读Keras文档时，我发现了一个叫做函数API的术语。有人能帮助你理解Keras中的基本术语和重要术语吗？
谢谢
浏览 8提问于2019-11-07得票数 0
在名为activations.md的Keras文档中，它指出“激活可以通过激活层使用，也可以通过all forward layer 支持的激活参数使用。”那么，转发层的含义是什么？辍学层)
“比简单的TensorFlow/Theano/CNTK函数(例如，可学习激活，维护状态的)更复杂的激活可以作为高级激活层使用，可以在模块keras<
浏览 4提问于2019-09-17得票数 0
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在Keras的教程中，我看到了一个Python函数调用方式，如下所示：from keras.models import Modelinstance is callable on a tensor, and returns a tensor但是，我不知道函数调用表单的
浏览 1提问于2016-11-08得票数 2
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使用非函数式Keras语法，我可以很容易地创建一个GRU模型来屏蔽所有零值，如下所示：model.add( tf.keras.layers.Maskingmodel.compile( loss = 'categorical_crossentropy', optimizer = opt, metrics = ['accuracy'] )
到目前为止，我使用函数式A
浏览 19提问于2021-02-23得票数 1
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我正在学习TensorFlow 2.0，它的层功能是基于Keras的。Concatenate()和concatenate()层有什么区别？
浏览 0提问于2019-07-04得票数 2
在Keras中，我想使用sklearn中的互信息度量作为神经网络的损失函数，但我不知道该如何做。我想试一试，因为我的数据集中的关系是非线性的，我相信它将有助于使用这个度量。关于创建自定义丢失功能的帖子已经有一年多的历史了，所以我希望有一些更简单的方法来实现这一点，因为有些方法超出了我的头脑。非常感谢
浏览 0提问于2018-06-09得票数 2
谁能解释一下与keras.Input张量相比，使用keras.layers.InputLayer的优势是什么？我知道一个是张量，另一个是层对象。然而，我的问题更多的是从实际的角度出发，比如在使用函数式API时，为什么要以某种方式定义输入。
谢谢!
浏览 1提问于2021-03-25得票数 1
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如何在使用Tensorflow作为后台的情况下，在keras中实现BCEWithLogitsLoss，并将其作为自定义损失函数。我在PyTorch中使用了torch中定义的BCEWithLogitsLoss。 如何在Keras中实现同样的功能？
浏览 38提问于2019-04-15得票数 2
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基于从二进制文件样本中提取的5个特征，其思想是将不同的深度学习模型组合在一起，每个模型处理一个特征样本。 或者简单地说，有没有一种方法可以连接CNN和RNN，使CNN的输出成为RNN的输入？
浏览 20提问于2020-10-15得票数 0
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我正在使用Tensorflow.js加载一个简单的tf.loadLayersModel()模型，但是模型没有构建。我正在使用Functional来构建模型，但只由密集的层组成。与Lambda层类似的错误，但我只在Tf.js中使用了两个密集层和功能层。Error: Unknown layer: Functional.下面是python代码：import keras.layers as layers
inputs
浏览 2提问于2020-07-28得票数 2
Tensorflow Keras模型和Tensorflow估计器都能够训练神经网络模型，并使用它们来预测新数据。它们都是建立在低级核心TensorFlow应用程序接口之上的高级API。
浏览 6提问于2018-07-21得票数 59
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在新的API变化下，如何在Keras中进行层的元素级乘法？在旧的API下，我会尝试如下所示：我尝试过这个(MWE)：from keras.layers import Input, Dense, Multiply
de
浏览 0提问于2018-01-18得票数 7
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我已经下载了一个使用Keras的ocr代码，它应用了CRNN网络，并使用CTC损失作为丢失函数。然而，我对CTC丢失非常陌生，只是在使用K.ctc_batch_cost()时遇到了麻烦，特别是input_length的含义。在卡拉斯的文件里，
y_tr
浏览 0提问于2019-03-14得票数 5
谁能告诉我在include_top=中定义模型时keras是什么意思？ResNet50(include_top=True)
谢谢!
浏览 3提问于2017-09-04得票数 20
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我花了5个小时左右的时间尝试让TF2.0keras API与tf.lookup API协同工作。我的训练脚本也使用DataBricks和mlflow.keras。MLFlow要求模型序列化，我认为这就是给我带来问题的原因。问题是:如何在TensorFlow 2.0 keras Model API和MLFlow中使用tf.lookup表。当我尝试在table.lookup中直接使用函数式</e
浏览 1提问于2019-10-22得票数 3
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我对分布式数据库元素和环境有疑问：数据处理器的确切含义是什么，以及它在分布式环境中的存在位置？
DDBMS在分布式数据库环境中的位置？
浏览 0提问于2020-11-17得票数 0
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我正在实现我自己的http模块。当我正在阅读官方的node.js http模块api时，我无法理解一些事情：
当用户不使用writeHead()时，应该使用的隐式头的含义<
浏览 1提问于2014-01-10得票数 1
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在TF1中以图形模式操作时，我认为在使用函数式API时，需要通过馈线将training=True和training=False连接起来。在TF2中做这件事的正确方法是什么？我相信这是在使用tf.keras.Sequential时自动处理的。例如，我不需要在下面的示例中从training中指定
model = tf.keras.S
浏览 12提问于2019-11-06得票数 8
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