1回答
我在Keras中有两个conv1d层，我正在尝试使用numpy复制它们。我让第一层正常工作，但我很难弄清楚第二层。第一个conv1d层采用input_shape=(100,1)，并输出(None，9，16)的形状。第二个conv1d层在Keras中输出(None，1，16)的形状。以下是我的Keras层： model.add(Conv1D(16, 12,strides=12, activation=None, padding=
浏览 19提问于2020-12-13得票数 1
回答已采纳
1回答
如何计算keras中这两层的权重和偏差的形状- x1 = Conv1D(256, 3, padding='same', activation="relu")(x1) x2 = Conv2D(32, (
浏览 20提问于2021-09-27得票数 0
回答已采纳
2回答
在带有Keras的序贯神经网络中，使用Conv1D作为输入层是有困难的。这是我的代码：from keras.layers.convolutional import Conv1D from keras.optimizers import Adam
conv1d = Conv1D
浏览 0提问于2018-07-04得票数 2
如果我想要在每个批处理结束后更新特定层的输出激活，我如何在Keras中做到这一点？from keras.models import Sequential,Model workers=6,
浏览 0提问于2018-07-09得票数 0
我尝试从一组不同的文件中获取数据，但得到了相同的错误。 仅用LSTM(2, return_sequences=True, input_shape=(512,2))替换模型的层会产生类似的错误。完整的文本： 下面是错误，前面是来自read_CSV和regularize函数的模型摘要和调试信息，这两个函数从CSV文件中读取数据并格式化数据，并分别对该数据进行正则化。代码如下： import tensorflow as tf
from keras.models import Sequen
浏览 35提问于2020-07-03得票数 0
我想知道使用带有kernel_size=(1,1) tf.keras.layers.Conv2D(filters=n,kernel_size=(1,1))的Conv2D层和使用相同大小的tf.keras.layers.Dense从我的角度来看(我是神经网络的新手)，一个带有kernel_size=(1,1)的过滤器是一个单一的数字，它本质上等同于密集层中的权重，而且两层都有偏差，那么它们是等价的，还是我误解了什么？如果我的理解是正确的，在我使用Conv1D层而不是Conv2D层的情况下，这会改变什么吗？在
浏览 19提问于2019-08-16得票数 5
回答已采纳
我用intra_op_parallelism_threads=20设置了一个tf会话，并在同一个tf会话中调用了model.fit。from keras.layers import Input, Conv1Dfrom keras.layers.merge import c
浏览 0提问于2018-09-05得票数 5
1回答
如何处理两个神经网络的两个输入
、、、、
我想在Keras中构建这样的体系结构。这里，一维CNN (平坦)的输出将作为ANN的输入，其他一些额外的输入也将提供给ANN。因此，有两个位置，这整个模型将接受输入。如何在Keras处理这件事？在model.fit函数中，我们通常使用一个输入。我在Tensorflow后端上使用Keras，并使用AnacondaPythona3.7.3。
浏览 2提问于2019-07-26得票数 1
回答已采纳
我所使用的数据的形状如下：print(np.shape(samples)) (98,8000，2) (98,8000，2)
import tensorflow.kerasfrom tensorflow.<e
浏览 2提问于2021-02-15得票数 0
回答已采纳
1回答
在Wavenet的Keras实现中，输入形状为(None，1)。我有一个时间序列(val(t))，其中目标是预测给定一个过去值窗口的下一个数据点(窗口大小取决于最大膨胀)。wavenet中的输入形状令人困惑。我对此几乎没有疑问：
：当给定完整的序列时，Keras如何计算输入维(无)？根据扩展，我们希望输入的长度为2^8。，一般情况下，我们如何调试这类Keras网络。我尝试将该函数应用于数值数据，如Conv1D(16，1，填充=‘同’，激活=‘relu’
浏览 4提问于2020-06-11得票数 4
2回答
input_shape = (1,3000,1000)y = tf.keras.layers.Conv1D(32,3,activationm = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Conv1D(32,3,activation='relu',input_shape=(3000,1000
浏览 3提问于2021-03-17得票数 0
另外，我的系统中有2个GPU，我想知道哪一个在训练中起作用import numpy as numpyfrom keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, LeakyReLU, PReLU
from
浏览 13提问于2018-02-01得票数 0
回答已采纳
1, 600) dtype=float32>
Output: tensorflow.python.framework.ops.Tensorfrom keras.layers import Dense,
浏览 3提问于2020-02-21得票数 13
1回答
首先，我对神经网络和Keras非常陌生。import tensorflow as tf
from tensorflow.python.keras<
浏览 0提问于2018-08-14得票数 1
回答已采纳
1回答
用于任意形状输入的简单网络
、、、、
我试图在Keras中创建一个带有Tensorflow后端的自动编码器。我跟随是为了制造我自己的。网络输入是任意的，即每个样本都是一个具有固定列数的2d数组(在本例中是12)，但是行在4和24之间。(64, 3, padding='same', activation='relu')(input)
x = Conv1D(128, 3, padding='same', activati
浏览 1提问于2017-11-20得票数 0
回答已采纳
如何在致密或扁平层之后应用conv1D层？ ValueError:形状(1，1，3)和(1，1)不兼容。
from keras.layers import Flattenfrom keras.layers.convolutionalimport MaxPooling1D
from keras</e
浏览 1提问于2021-01-16得票数 0
回答已采纳
1回答
我在Tensorflow 2中实现了一个模型，我想在我的模型中对张量(两层输出的乘法)应用一个惩罚。我习惯于在层上使用正则化(内核、偏向或活动正则化)。我可以构建一个只具有活动正则化的自定义层，但我突然发现有一个更简单的解决方案来将正则化添加到张量中。我在中看到了这段代码tensor = tf.ones(shape=(5, 5))其中产出：
<tf.Te
浏览 5提问于2022-01-30得票数 4
所使用的层之一是Conv1d，关于如何在PyTorch中使用它的描述如下所示 torch.nn.Conv1d(in_channels: int, out_channels: int, kernel_sizedilation: Union[T, Tuple[T]] = 1, groups: int = 1, bias: bool = True, padding_mode: str = 'zeros') 其中，如KerasPyTorch中获得的相同输出。例如，对于PyTorch中<
浏览 21提问于2020-09-25得票数 0
1回答
. , n_(N 96)]]from keras.initializers import Constant, RandomNormalfrom keras.layers import Conv1D
classifier_conv = Conv1D(filters中，符号(?问题是，Conv1D只接受一个一维向
浏览 2提问于2019-02-05得票数 0
1回答
我目前有两个tensorflow层，一个产生一维输出，另一个产生多维输出。我如何构建一个自定义的层，将它们相乘？
浏览 11提问于2020-07-30得票数 1
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播活动推荐
腾讯云开发者
