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2
回答
如何
使用
函数
式
API
在
keras
中
实现
合并
功能
、
、
、
verbose=2, callbacks=[checkpoint]) print("Training neural network costs:", time.time() - start) 我想在
keras
中将上述代码转换为
函数
式
API
,因为顺序
API
Merge()
函数
不受支持。我正在尝试
在
Quora问题对数据集https://www.kaggle.com/c/quora-question-pairs上<e
浏览 15
提问于2019-02-28
得票数 0
回答已采纳
1
回答
其他模型
中
的
Keras
1.2.2模型
、
、
我有一个
Keras
2.3代码的工作片段,它构建:一个编码器,一个解码器,并
使用
Functional
API
和以下方法将它们
合并
到一个模型(自动编码器)
中
: def merge_encoder_decoder为此,我选择了 (0.6.0)框架,
使用
Spark
实现
分布
式
训练,并提供一些高级
API
来构建模型。我的问题是: Analytics Zoo支持
Keras
1.2.2,而我找不到一种方法来在这个版本
中</e
浏览 4
提问于2019-11-07
得票数 0
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1
回答
Tensorflow 2.0
中
处理负采样的最佳方法
、
、
Tensorflow发布了
在
TF-2.0
Keras
中
实现
word2vec的官方指南 model =
keras
.Sequential([ layers.GlobalAveragePooling1D(),
浏览 4
提问于2019-11-11
得票数 2
2
回答
Keras
/ TensorFlow 2.0
中
的级联()和串联()层有什么区别?
、
、
、
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
1
回答
Keras
中
的任意深层网络结构
、
是否有可能
使用
Keras
(比如更快的R模型)来编写任意的深度学习图结构?
浏览 0
提问于2016-06-03
得票数 3
回答已采纳
1
回答
Tensorflow 2:
如何
在
keras
函数
API
中
使用
密集层堆栈?
、
、
、
、
我正在构建一个模型,在这个模型
中
,我希望将no_of_dense_layers作为参数,并期望from
函数
在
循环中创建密集的层。
在
循环中创建密集层不是问题,我的问题是
如何
在
Keras
中
传递密集层堆栈
中
的值?(seed=200)) for i in range(no_of_dense_layers)] 现在,如果我想
使用
Sequential
API
,我可以这样做: perceptron = tf.
keras</
浏览 3
提问于2020-07-24
得票数 1
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2
回答
当一个数据集很大的时候,你会做些什么来训练所有的图像?
、
、
我正在
使用
Python3.7.7。这是我用来将图像加载到numpy数组
中
的代码。为了运行代码,我
在
Windows7上
使用
了PyCharm最新版本。 如果由于内存限制,所有的图像都不能存储在内存
中
,那么
如何
训练它们呢?
浏览 0
提问于2020-08-11
得票数 2
回答已采纳
1
回答
如何
使用
Tensorflow functional
API
实现
批量维度的广播?
、
在
一些应用程序
中
,比如slot attention (
在
Pytorch here
中
实现
),有必要沿批处理维度进行广播。但是,我看不到
如何
使用
函数
式
API
来
实现
这一点。例如, import tensorflow as tfinput = tf.
keras
.layers.Input((4)) const = tf.broadcast_t
浏览 15
提问于2020-08-02
得票数 1
回答已采纳
1
回答
现在tf.
keras
.backend的用途是什么,代码w/o是否更安全/更未来的证明?
、
、
、
、
我理解
keras
.backend
在
早已过时的多框架支持
中
的历史需求。但是现在我们讨论的是tf.
keras
,而且由于
Keras
是预定的,我想知道今天tf.
keras
.backend的
使用
是什么。*
中
可用
函数
的一小部分,并且发展得更慢。 最好避免,因为它是过去的一个过时的残存,很可能会在未来的版本中被丢弃?*替代方案,因为这个
API
的变化速度比TF本身慢得
浏览 2
提问于2019-12-16
得票数 3
1
回答
Keras
2:
在
“
合并
”层中
使用
lambda
函数
、
、
、
我正在尝试
实现
这个
合并
层: policy = merge([out1, out2], mode = lambda x: x[0]-K.mean(x[0])+x[1], output_shape = (out_node,)) 然而,"merge“
在
Keras
2
中
不再存在。
如何
在
Keras
2
中
实现
此
功能
?我想过做两个
合并
层,但我不知道
如何
实现
它,特别是因
浏览 19
提问于2019-04-20
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7
回答
为什么
Keras
需要TensorFlow作为后端?
、
为什么
Keras
需要TensorFlow引擎?关于我们为什么需要凯拉斯,我没有得到正确的指示。我们可以
使用
TensorFlow建立一个神经网络模型,但是为什么大多数人
使用
TensorFlow作为后端的
Keras
呢?
浏览 0
提问于2020-01-02
得票数 17
1
回答
尝试拟合模型python时的AssertionError
、
、
captions], next_words, batch_size=128, epochs=50) batch_size=batch_size) File "C:\Users\Acer\Anaconda3\lib\
浏览 4
提问于2018-08-16
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何
连接不同的深度学习架构?
、
、
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? 如有任何帮助或参考,将不胜感激
浏览 20
提问于2020-10-15
得票数 0
回答已采纳
2
回答
在
Keras
上
合并
层(点积)
、
、
、
、
向您展示
如何
构建skip-gram模型体系结构的步骤似乎已被弃用,因为
使用
了
keras
.layers
中
的
合并
层。f
浏览 0
提问于2018-09-28
得票数 5
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1
回答
什么是可以接受不同类型输入的神经网络?
、
、
、
有一个科学文件,
实现
了一个卷积神经网络分类3种不同类型的数据,尽管
如何
准确,是我所不知道的。这一部分描述了我们的神经网络的结构,如图3所示。我们的网络有三种类型的输入:屏幕截图(我们
使用
尺寸为1280×1280的页面上的裁剪,但是该网络可以处理任意大小的页面)、TextMaps (维数为128 \times 160 \times 160的张量还是每个魔术都发生在一个单一的神经网络
中
? 简单地说,我是否可以单独创建接受不同类型输入的神经网络,或者对每种输入
使用
不同的神经网络,
浏览 0
提问于2019-01-19
得票数 2
回答已采纳
1
回答
在
keras
中
函数
式
API
的含义是什么?
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
1
回答
在
Keras
中
使用
Lambda
函数
拆分LSTM输出
、
、
、
、
我正在
使用
带有tensorflow后端的
Keras
。我
在
Keras
中
使用
的是
功能
层。我想要
实现
的是,我
在
某些层有以下架构。张量(20,200)->LSTM->分为两个大小分别为(20,100)的张量据我所知,目前
实现
这一目标的唯一方法是
使用
Lambda层,因为
Keras</e
浏览 0
提问于2017-07-05
得票数 1
1
回答
合并
浅层和深层
功能
的
Keras
CNN
、
、
、
我有一个深层的
函数
式
keras
模型(它不是一个顺序模型,请注意这一点很重要!),你可以
在
图片中看到橙色的东西。我还有一个更浅的
功能
keras
模型,它模拟了主干模型的最后几层,但
使用
了我的微调权重,以及一个不在主干模型
中
的额外输出层。您可以
在
图像中看到它作为较小的蓝色物体,并注意到它下面的附加层。我想要的是将backbone模型与head模型
合并
,这样我就拥有了backbone模型的所有层,以及head模型的所有层,包
浏览 19
提问于2020-06-22
得票数 1
1
回答
Keras
中
的BCEWithLogitsLoss
、
、
、
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
回答已采纳
1
回答
Keras
-从序列到
函数
API
的转换
、
、
、
、
它向您展示了
如何
构建跳过图模型体系结构的步骤,由于
使用
了来自
keras
.layers的
合并
层,所以似乎不推荐
使用
这个步骤。我试图将他的代码(
在
Keras
的顺序
API
中
实现
)转换为Functional,用
keras
.layers.Dot层替换它来解决
合并
层的不推荐问题。但是,我仍然停留在将两个模型(word和context)
合并
到最终模型
中
的步骤<
浏览 1
提问于2018-10-10
得票数 3
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