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。你只能访问公共标准化的"Merge”层，如Add，Multiply，Dot。 如何在Keras 2中实现此功能？我想过做两个合并层</em
浏览 19提问于2019-04-20得票数 5
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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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使用来自keras.layers.merge的层，例如add、concatenate等。merged_vector = merge(l1、l2、mode=lambda x：(X-x1)**2、output_shape=lambda x: x) concatenate UserWarning：Merge层已被废弃，并将在08/2017之后删除。使用来自keras.layers.merge的层，例如add、concatenate
浏览 0提问于2017-04-01得票数 6
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问题很简单:我有两个子目录中的两个类别，子目录中的图像是RGB格式，但我只对绿色通道感兴趣。我使用flow_from_directory函数(图像@ size (3,224,224) )读取图像批次，然后尝试使用Lambda层提取绿色通道，如下所示： model = Sequential([
Lambda(la
浏览 6提问于2017-09-14得票数 0
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。 return K.backend.reshape(result, (-1, 32, 32, 3))
preproc_layer = K.layers.Lambda(vgg16preprocessing, output_
浏览 0提问于2018-10-16得票数 3
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我想在keras中构建一个定制层，对最后一层的输出进行线性转换。例如，我从最后一层得到一个输出X，我的新层将输出X.dot(W)+b。你能告诉我对最后一层的输出进行线性变换的正确方法吗？
浏览 0提问于2018-07-25得票数 3
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但是，在添加注意模型之后，我得到了以下错误：
inputs = tf.keras.layers.Input(shape=(n_timesteps, n_features))= tf.keras.layers.Lambda(lambda<
浏览 2提问于2020-08-24得票数 1
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我发现在keras.backend或keras.layers中有许多相同的名称，例如keras.backend.concatenate和keras.layers.Concatenate。我模糊地知道，一个是张量，另一个是层。但是当代码这么大的时候，这么多的函数让我混淆了张量或者层。有人有解决这个问题的好主意吗？我发现的一种方法是首先在一个函数中定义所有占位符，但函数将其作为变量在结束时返回层，而另一个函数以该层为变量可能返回另一个变量
浏览 0提问于2018-12-20得票数 0
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我分别建立了两个keras序列模型，并使用keras函数api将这两个模型结合起来。在它们之间，我采用了数据重打包，通过两个顺序模型对数据进行调整。另一个问题是，在进行数据张量重新打包时，我将所有的零放在占位符中。当我运行model.fit时，它会被真实的数据所代替吗?还是它们是常数零？using keras sequential model as "SRnet_3d_model"
浏览 1提问于2019-07-17得票数 0
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我试图在keras模型中使用tensorflow操作，我对其机制和Lambda层对tf张量的作用感到相当困惑。所以这是可行的：s= keras.layers.Lambda(lambda(shape=[1, 2], dtype='float', name='a&
浏览 17提问于2017-12-18得票数 3
我正在尝试制作一个时空图卷积网络，其中gcn层被夹在两个临时cnn层之间。train_x.shape[1],train_x.shape[2],train_x.shape[3]), batch_size=None)y = tf.keras.layers.Conv1D(128, 9, activation='relu')(inputs)y = tf.keras.layers.Conv2D(32, (1,1), activ
浏览 28提问于2020-08-10得票数 1
在Keras中，如何在编译模型之后更改lambda层？from keras.layers import Input, Lambda, Dense
b = 2
浏览 2提问于2017-11-16得票数 2
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我使用tensorflow 2.6 keras进行传输学习。目前我选择MobileNetV2。我接受输入，使用Lambda层进行预处理，然后将预处理后的输入输入到MobileNetV2中，然后添加密集层并对其进行训练。训练、推理等实际上是按预期工作的。如果我打印这个层的摘要，我得到模型的所有内部层。我有一个用于自动GradCam可视化的脚本，它查找模型的最后一个Conv层。如果模型是用Lambda，
浏览 2提问于2022-02-10得票数 0
我有一个输出N,100,100,2的层
我只想使用N,100,100,0，我已经使用了slice( layer ,0,0,0,0，-1，-1,1，1)来获得它，但是我无法将这个切片输出添加到模型中，因为它不是一个层
浏览 24提问于2020-02-10得票数 0
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它创建了正确的输出，但在中间层中，但稍后仍会给出错误。branch_outputs.append(orig_channel) # Slicing the ith channel: # Setting up your per-channel layers (replace with actual sub-models):
layer_out = ke
浏览 22提问于2019-04-26得票数 1
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我想实现一个具有输入层、两个密集隐藏层和一个非密集输出层的神经网络。下图显示了一个玩具示例。第一个隐藏层有三个神经元，第二个两个，最后四个神经元，但在第二个和第三个之间只有四个连接。input=keras.layers.Input(...)
hidden1=keras.layers.Dense(3, activation
浏览 3提问于2020-09-01得票数 4
我正在尝试加载一个经过训练的keras模型(SeResnext)，这个模型体系结构也包含"Lambda“层。='function in Lambda layer')
File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/keras/utils/generic_utils.pyNoneType' object has no attribut
浏览 1提问于2019-08-06得票数 0
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在TF-2.0Beta中，我正在尝试：print(x.shape) # (None, 240, 2)print(a.shape) # <unknown>x = tf1.placeholder(tf1.float32,如何在TF 2.0中实现这一点？我认为也许可以
浏览 0提问于2019-08-10得票数 9
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在Tensorflow中，我会有一个placeholder，这样我就可以根据需要将它提供给网络： self.h_drop = tf.nn.dropout(self.h_pool_flat, self.dropout_keep_prob)# in_dropout = tf.placeholder(t
浏览 15提问于2017-02-12得票数 1
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我想将代码移植到keras，我不知道如何在keras代码中调用自定义操作。如果您可以提供一个最简单的例子来提供代码片段，那么我将非常感激。例如，假设tf.ops为：--编辑:类似的问题已经在中
浏览 0提问于2018-08-01得票数 3
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