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我想使用Tensorflow和Keras在预先训练好的模型中添加新的层。问题是，这些新的层不是要添加到模型的顶部，而是在开始时添加。我想创建一个三连体模型，它采用3种不同的输入和3种不同的输出，使用预先训练的网络作为模型的核心。为此，我需要在模型</
浏览 73提问于2019-06-25得票数 1
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Keras代码片段如下：selected = embedding_layer(second_input)second_input_encoded = tf.keras.layers.Reshape((3,错误消息如下：
/site-packages/tensorflow/python/util
浏览 1提问于2019-04-04得票数 0
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角化文本矢量化层的反向？
、、、
tf.keras.layers.TextVectorization层将文本特性映射为整数序列，由于它可以作为keras模型层添加，因此可以方便地将模型部署为单个文件，该文件以字符串作为输入并对其进行处理我正在使用一个LSTM模型来预测前面单词中的下一个单词。例如，我的模型需要接受一个字符串“我爱”，并且应该输出可能的下一个单词，如“猫”、“狗”等
浏览 4提问于2022-04-09得票数 0
我有一个模型，看起来像这样：________________________________________________________________expected axis -1 of input shape to have value 1 but received input with shape [None, 256, 256, 3] 5 #batch_size=3
浏览 0提问于2020-09-13得票数 0
我用50训练了一个模型，现在我有了一个h5文件，当用静态图像测试它时，这个文件工作得很好。/keras-env/local/lib/python2.7/site-packages/coremltools/converters/keras/_keras_converter.pyc in convert我还尝试导出权重和体系结构(json)，并再次加载模型，但错误保持不变。
根据最后一个答案()，我知道批量规范化只用于培
浏览 0提问于2018-02-14得票数 0
我用tensorflow 2.3训练了tensorflow keras模型。该模型以图像作为输入，但是模型经过了缩放输入的训练，因此在将它们输入到模型中之前，我们必须将图像缩放到255。当我们在各种平台上使用这个模型时，我试图通过修改模型来简化它，只需在keras模型的开头插入一个渐升层(即在输入之后)。因此，该模型今后
浏览 2提问于2021-02-15得票数 3
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我有一项任务要向Keras模型添加图像预处理层，所以在加载Keras模型之后，我想为该模型添加一个新的输入层。但我不知道如何在</em
浏览 0提问于2018-10-16得票数 3
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我正在使用tensorflow ，并试图按照tensorflow 重新训练最后一个层。我每个类别有1000张训练图像，只有4类。使用200 k迭代，我可以达到90%的成功分类，这并不坏，但仍然需要一些工作：
这里的问题是，这个预先训练的模型只需要300*300 p图像作为输入。显然，我试图在文档中识别的特性所涉及的字符会造成很多混乱。我会得到更好<e
浏览 3提问于2017-09-28得票数 2
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所以，我在ResNet50 2中重新训练了一个预先训练过的TensorFlow 2模型，它使用的是tf.keras框架，上面添加了两个密集的层。现在，我想将层中的权重可视化为中的基本ResNet模型。但是，将保存的模型重新加载到
model = tf.keras.models.load_mod
浏览 0提问于2020-01-12得票数 3
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我正在用keras做一个模型，我想把alpha变量添加到我的模型的relu层。有没有办法解决这个问题？from keras.layers import Conv2D, Input, Add, Dense, BatchNormalization, Convolution2D,\fromkeras.models import Model
img_input = Input(shape=(h
浏览 0提问于2021-05-23得票数 0
我最初的目标是在relu和leaky relu之间进行选择，所以我想出了以下代码： if activation_type=0.3) return activations.get(activation_type)(x)
x = Conv2D(filters, (3, 3), padding='sa
浏览 1提问于2018-08-21得票数 0
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通过传递作为层参数的值，可以在Keras中的基本LSTM或GRU层上应用递归下拉列表。
CuDNNLSTM和CuDNNGRU是与CUDA兼容的LSTM和GRU层。主要的优点是他们在训练中的速度是原来的10倍。然而，它们缺乏Keras中LSTM或GRU层的一些优点，即传递辍学或反复辍学的可能性。
浏览 0提问于2018-12-06得票数 5
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我正在与Keras一起工作，并试图分析一些有意义的权重层和一些随机初始化层所建立的模型对精度的影响。喀拉斯：model = keras.applications.VGG19(include_top=False, weights="imagenet", input_shape=(img_width, img_heig
浏览 0提问于2020-11-01得票数 6
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在TensorFlow2.0中使用SavedModels时，是否可以从中间层访问激活？例如，使用其中一个模型：，我可以运行，例如，
model = tf.saved_model.load('faster_rcnn_inception_v2_coco_2018_01_28/saved_model我希望能够访问输出层以外的其他层，但似乎没有任何Tensorflow 2.0的文档来说明如何做到这一点。下载的模型还包括检查点文件，但似乎也没
浏览 21提问于2019-10-24得票数 4
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我发现这句话model = tf.keras.models.Sequential()有点不同。我不能理解什么是真正的意思，还有其他的深度学习模型吗？我在MatconvNet (卷积神经网络的Matlab库)上做了很多工作。在这里面从来没有看到任何顺序的定义。
浏览 0提问于2019-09-02得票数 16
我想为cifar10数据集在keras中训练2个模型。首先是从头开始(model1)，其次是微调一个预先训练过的模型(model2)。我使用以下代码来做到这一点：from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2Dimpo
浏览 0提问于2018-08-06得票数 2
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我是Keras的新手，我正在研究函数式api模型结构。2-还有，layers.output或layers.input的输出是什么。输出不是一个简单的张量
浏览 3提问于2020-08-30得票数 3
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我无法获得正确的输入形状
、、、、
()adv_model.fit({"feature" : x_Train, "label" : y}, epochs = 50, batch_size=b_size)
我的x_Train有形状(5002, 2206,
浏览 21提问于2020-05-15得票数 1
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我在Keras中找到了一个代码片段，它执行以下操作我不太明白第三行的意思。有人能告诉我它是做什么的吗？
浏览 23提问于2020-03-17得票数 1
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