如何查看Keras中的拼接功能？
在Keras中，拼接功能可以通过使用concatenate函数来实现。concatenate函数用于将多个张量沿着指定的轴进行拼接。
具体使用方法如下：
from keras.layers import concatenate
# 创建两个输入张量
input1 = ...
input2 = ...
# 使用concatenate函数进行拼接
output = concatenate([input1, input2], axis=1)上述代码中，concatenate函数接受一个包含输入张量的列表作为参数，并通过axis参数指定拼接的轴。在上述例子中，axis=1表示沿着第二个维度进行拼接。
拼接功能在深度学习中常用于将多个特征或层的输出进行合并，以构建更复杂的模型结构。例如，可以将多个卷积层的输出拼接在一起，作为全连接层的输入。
在腾讯云的产品中，与Keras中的拼接功能相关的产品是腾讯云的AI智能图像处理服务。该服务提供了丰富的图像处理功能，包括图像拼接、图像融合等，可以满足各种场景下的图像处理需求。
更多关于腾讯云的AI智能图像处理服务的信息，可以访问以下链接： 腾讯云AI智能图像处理服务
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1回答
我已经用keras为Conv1D写了一个结构。我想合并相同形状的6个不同的输入。以前，Merge([ model1, model2, model3, model4, model5, model6], mode = 'concat')工作得很好，但在新的更新之后，我不能再使用Merge了。
拼接可以按如下方式使用，
from keras.layers import Concatenate model = Concatenate([ model1, model2, model3, model4, model5, model6])
但是我想在softmax层之前添加密集的层到这个合并
浏览 19提问于2018-08-15得票数 0
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我正在做图像分类。首先，我将我的图片输入到我在凯拉斯的CNN模型中。
我想在keras中的扁平层的输出端添加新的功能，然后将其提供给密集的层。我该如何为它编写代码呢？
基本上，我使用卷积的图像，然后在最后，我想添加其他功能，如年龄，性别等。
max_pool_final = MaxPooling2D(pool_size=(2,2))(conv_final)
flat = Flatten()(max_pool_final)
dense = Dense(128)(flat)
在将flat作为密集层的输入之前，我想向flat添加一些功能。我该怎么做呢？
感谢您的帮助！
浏览 6提问于2018-01-27得票数 2
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我正在尝试使用Tensorflow Functional API来定义一个多输入神经网络。 这是我的代码： from keras_self_attention import SeqSelfAttention
from tensorflow import keras
Input1 = Input(shape=(120, ),name="Input1")
Input2 = Input(shape=(10, ),name="Input2")
embedding_layer = Embedding(30,5, input_length=120,)(Input1)
浏览 212提问于2020-10-26得票数 0
以下是我的模型代码： self.model = Sequential()
if use_pretrained_embedd:
self.model.add(Embedding(input_dim = self.vocab_size,output_dim = embedding_size,input_length = self.max_len,weights = [self.embedding_matrix],trainable = False))
else:
self.model.add(Embedding(input_dim = self.vocab_size,output
浏览 33提问于2020-04-04得票数 0
1回答
我想知道如何在CNTK中实现UpSampling2D。我在中找不到这样的图层。
UpSampling2D是池层的相反操作，它通过重复数据的行和列来扩展数据。下面是用于的keras/tensorflow API。
通过查看，它们使用backend.resize_images操作，但我也无法在中找到调整大小的操作。
答1(来自弗兰克)
答案2(大卫)
浏览 2提问于2017-03-28得票数 4
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我已经按照他们的说明在我的电脑上安装了包：
git clone https://github.com/matthiasplappert/keras-rl.git
cd keras-rl
python setup.py install
所以我的conda环境可以看到这个包，但是当我试图将它作为代码的一部分导入Spyder时，例如import keras-rl，我得到了以下错误：
SyntaxError: invalid syntax
使用指向keras-rl的短划线的指针。
问:如何在Spyder中导入keras-rl (或名称中带有破折号的任何其他包)？
浏览 72提问于2017-01-23得票数 2
我尝试在TDCH jar的帮助下，将teradata中的parquet文件存储在HDFS中 我收到连接异常:找不到插件"hdfs-parquet“ 我如何解决这个问题？
浏览 16提问于2018-12-27得票数 0
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对于一个特殊的项目，我需要找到一个API/DLL/Library来帮助我使用此图像的某些部分创建一个大图像。例如，如果有人拍摄了4张代表他周围360度的照片，他将能够通过使用识别某些模式的特殊算法将4张图像拼接在一起来创建一张大图像(全景图)。
我知道如何在Photoshop中做到这一点，我知道在互联网上有很多这样的程序。但我想要一个将由编程控制的。这可以是C，C++，或者.NET。如果你有其他语言的东西，你也可以告诉答案，我可以考虑写一个包装器。
浏览 0提问于2010-12-02得票数 14
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我正在尝试运行一个使用keras/tensorflow的示例。我使用的是Keras2.0.8。当我编写这个简单的代码时：
from keras.layers import ZeroPadding2D
pad = ZeroPadding2D(padding=(1, 1), data_format=None)
并尝试调试ZeroPadding2D，我被定向到一个名为convolutional.py的文件，该文件包含作为@interfaces.legacy_zeropadding2d_support的语句。我有点不知所措，但我认为这是keras 1的兼容代码。
# keras 1
keras.lay
浏览 2提问于2017-10-30得票数 3
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📷
你好，我对机器学习非常陌生，我想用Python在Keras中构建我的第一个自定义层。我想使用103个维度的数据集来完成分类任务。模型的最后一个完全连接层有103个神经元(由图像中的13个点表示)。前一层的五个维度组应连接到输出层的三个神经元，因此将有20种分类。输出层的神经元代表“真”(图像中的“T”)，“淡漠”("?")和"False“(F)。其余三个不需要连接到输出层。
如何构建这一层？我怎样才能确定，有三个神经元的20组中的每一组的概率加起来都是1？例如，我可以将softmax激活函数应用于每个组吗？
编辑-这是我的解决方案：
# define input a
浏览 0提问于2021-09-27得票数 2
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我在这个链接中也发现了同样的错误
在答案中，我找到了“更改keras模块版本”的解决方案，但我不知道如何做到这一点。
浏览 0提问于2018-05-21得票数 1
我正在尝试实现一个3D CNN，但是我得到了一个值错误消息，因为输入形状不匹配。为了得到这个错误，我做错了什么?我如何修复这种问题？
回溯中引用的代码部分如下：
x = conv3d_bn(img_input, 32, 3, 3, 3, strides=(2, 2, 2), padding='same', name='Conv3d_1b_3x3')
x = conv3d_bn(img_input, 64, 3, 3, 3, strides=(2, 2, 2), padding='same', name='Conv3d_1c
浏览 6提问于2020-01-01得票数 1
3回答
我正在使用Keras在数据集上训练LSTM模型，如下所示。变量"Description“是一个文本字段，"Age”和"Gender“是分类的连续字段。
Age, Gender, Description
22, M, "purchased a phone"
35, F, "shopping for kids"
我使用单词嵌入将文本字段转换为单词向量，然后将其输入到keras模型中。代码如下：
model = Sequential()
model.add(Embedding(word_index, 300, weights=[embeddin
浏览 92提问于2018-03-08得票数 16
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我已经检测到这样的特性：
Grayscale GS = new Grayscale(10, 10, 10);
GS.Apply(Image1);
GS.Apply(Image2);
List<SpeededUpRobustFeaturePoint> Image1Features;
List<SpeededUpRobustFeaturePoint> Image2Features;
Image1Features = Detector.Transform(Image1).ToList();
Image2Features = Detector.Transform(Image2)
浏览 0提问于2018-06-09得票数 0
我尝试在这里实现网络架构：<code>C0</code>使用Keras框架和Tensorflow后端。
网络是具有共享层Conv1、Conv2、Conv3的类似连体的网络。目标是在2个不同的输入之间适配域，但这不是目前的问题，我在此之前卡住了。问题是我面临着无法实现模型的问题。
因此，我当前定义的模型如下：
为两个输入(源、目标)定义输入层：
<code>A1</code>
然后我定义了共享层部分(Conv1，Conv2和Conv3) -为了缩短示例，我删除了池化层：
<code>A2</code>
然后我将输入连接到共享
浏览 19提问于2019-12-05得票数 1
1回答
我似乎不能掌握编译后的抢劫案的概念。无论如何，网络上没有任何例子。我该如何将简单的代码片段从解释转换为编译？
例如：
listUsersH :: AppHandler ()
listUsersH = do
users <- liftIO $ getColList "users"
let userListS = mapSplices userLinkS users
heistLocal (bindSplice "users" userListS) $ render "list-users"
where
userLink
浏览 0提问于2013-06-12得票数 5
我正在做一个项目，它将多个远程模式缝合在一个网关服务中，并从这些模式中扩展类型。这是通过来自graphql-tools的mergeSchemas实现的，我们在其中指定所需的片段和自定义解析器，以委托给相关的模式。此实现的一部分是：
const typeExtensions = `
extend type VsStatistics {
commonCompetitors(filter: DateRangeFilter): [Player!]!
}
`
const mergedSchema = mergeSchemas({
schemas: [ playerSchema, results
浏览 0提问于2019-10-09得票数 2
1回答
我有4个带有shape (batch_train, 128, 30000)的输入。我想有一个所有4个输入的softmax层作为输出。这是我的代码： inp1.shape = (batch_train, 128, 30000)
inp2.shape = (batch_train, 128, 30000)
inp3.shape = (batch_train, 128, 30000)
inp4.shape = (batch_train, 128, 30000)
conc = tf.keras.layers.Concatenate(axis=0)([inp1[tf.newaxis], inp2[
浏览 14提问于2021-11-11得票数 0
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我有几个CSV文件放在一个目录中。我想要做的是从这个目录创建一个流，其中每个文件都被获取、预占(例如空值填充、异常值处理等)，然后每个数据点都被传递给keras模型，这个过程应该对目录中的每个文件重复执行。关于这一点的任何建议都可以创建与keras中可用的图像数据相同的数据流。这也应该发生在python中:)
提前感谢！
浏览 1提问于2019-10-02得票数 0
1回答
我有大约14,000张图像用于人脸检测二进制分类任务。大约12,000张图像用于训练，2,200张用于验证。我的CNN架构如下-
regularizer = tf.keras.regularizers.l2(l=0.001)
init = tf.initializers.he_uniform()
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Conv2D(filters = 32, kernel_size = (3, 3), strides = (1, 1), padding='same', activati
浏览 1提问于2019-10-19得票数 1
如何在Keras中制作一个非完全连通的图？我正在尝试用输入层中的一些节点组成一个网络，这些节点不是连接到隐藏层，而是连接到输出层。在Keras中有什么方法可以轻松做到这一点吗？谢谢!
浏览 1提问于2016-09-30得票数 5
2回答
我想创建一个使用多个图像的全景图。因此，基本上，相机将在一个平面上线性平移，大约20-30张图像将被连续拍摄。我必须创建这些图像的全景图。我尝试过使用缝合功能，也尝试了传统的查找特征并匹配它们，然后进行扭曲的方法。但我不确定我做得是否正确。我该如何继续？
import imutils
import cv2
import glob
input_path = "/Users/akshayacharya/Desktop/Panorama/Raw
Data/riverside/*.jpg"
# input and sort the images
list_images = glo
浏览 12提问于2021-01-06得票数 0
我正在尝试使用Keras/TensorFlow。但不支持某些选项(例如TensorBoard embeddings_freq)。我想知道Keras的TensorFlow合并策略，特别是同步时间表和如何检查Keras合并版本。
浏览 0提问于2018-01-26得票数 0
我正在尝试进行集成学习，这是使用以二维卷积神经网络( BaggingClassifier )作为基础估计器的scikit learn BaggingClassifier进行打包。
在此之前，我曾尝试使用scikit的神经网络进行打包，以测试scikit的BaggingClassifier，它起作用了。我也用keras-wrapper测试了scikit的GridSearchCV来搜索2Dcnn的超参数，它也是有效的。
刚才，当我尝试使用scikit的BaggingClassifier与keras-wrapper进行包装，然后使用2D CNN模型作为基础估计器创建集成学习时，我得到了一个错误。
以
浏览 7提问于2017-01-18得票数 1
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我目前正在为图像压缩编写一个自动编码器。我想使用用纯python编写的自定义丢失函数，即不使用keras后端函数。这有可能吗?如果可能的话，怎么做？如果可能的话，我将非常感谢一个最低限度的工作例子(MWE)。请查看这个MWE，特别是mse_keras函数：
# -*- coding: utf-8 -*-
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import keras.backend as K
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Model, Sequ
浏览 0提问于2018-06-24得票数 2
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1回答
角膜卷积层脱落层
、、、、
根据经典论文
http://www.cs.toronto.edu/~rsalakhu/papers/srivastava14a.pdf
退出操作不仅影响训练步骤，而且影响测试步骤--我们需要将所有神经元输出权重乘以概率p。
但在keras库中，我发现了以下辍学操作的实现：
retain_prob = 1. - level
...
random_tensor = rng.binomial(x.shape, p=retain_prob, dtype=x.dtype)
...
x *= random_tensor
x /= retain_prob
return x
(见https://git
浏览 0提问于2017-04-03得票数 3
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2回答
Keras不使用python3
、、、、
当我尝试在pip3中安装keras时，会显示此消息。
Requirement already satisfied: keras in /usr/local/lib/python3.5/dist-packages
Requirement already satisfied: pyyaml in /usr/local/lib/python3.5/dist-packages (from keras)
Requirement already satisfied: six>=1.9.0 in ./.local/lib/python3.5/site-packages (from keras)
Req
浏览 2提问于2018-03-05得票数 0
我想把一个图像的数据放在一个numpy数组中，但是每次我得到错误的ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 2 dimension(s) and the array at index 1 has 4 dimension(s)，或者我得到的数组是零维的，这也是不正确的。我应该如何在函数之前初始化我的变量？下面是一些代码： from extra_keras_datasets import emnist
from tensorflow.kera
浏览 8提问于2020-03-25得票数 0
1回答
我是keras的新手
我尝试使用我的数据集，按照多层感知器( Multilayer Perceptron，MLP)的Keras教程进行多类softmax分类。我的数据有3个类别，只有一个特征，但我不明白为什么结果总是显示出0,3的准确率，而模型预测所有训练数据都是第一类。那么混淆矩阵是这样的。
下面是代码：
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Activation
from keras.optimizers import SGD
import pan
浏览 1提问于2018-05-10得票数 1
1回答
我想创建一个(require.js风格的) AMD模块，可以在浏览器和节点中使用。做这件事最好的方法是什么？我不断地看到对r.js的引用，但仍然不能100%确定如何使用它，或者是否对我的情况是必要的。
此外，当在节点中包含此模块时，我是否仍然运行require(“模块名称”)，还是也会改变？
浏览 3提问于2013-05-21得票数 3
我有以下功能：
(defn parse-file [stream map-filter]
(->> (xml/parse stream)
(:content)
(func args1)
(func args2)
(func args3)
(attrs)))
我希望带有名为"func“的函数的表达式是由宏生成的。
这就是它：
(defmacro gen-macro [map-filter seq]
`(~@(map #(list 'another-func % %2
浏览 0提问于2013-10-08得票数 1
我对Keras的AUC(curve='PR')和Scikit的average_precision_score之间的区别感到非常困惑。我的目标是为Scikit-learn和Keras模型计算精确召回曲线(AUPRC)下的面积。然而，这两个指标产生的结果却大不相同！
在的TensorFlow-Keras文档中，关于AUC函数的使用，我是不是遗漏了什么？
浏览 7提问于2021-04-07得票数 3
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我正在做一个项目，它将接收多个图像(目前假设为2)，并将它们结合起来生成一个更好的图像。得到的图像将是这些输入图像的组合。作为一项要求，我希望通过使用OpenCV来实现这一点。我读过关于图像拼接的文章，在这个过程中看到了一些图像示例，现在我搞不懂图像重叠是否等于图像拼接，或者OpenCV中的Stitcher类可以做图像重叠吗？对于如何通过OpenCV实现上面的项目问题，稍微清楚一点。
浏览 4提问于2017-07-01得票数 0
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我有一个显示项目名称的表格，如下图所示，
单击“删除”按钮，将选定的复选框数据作为对象数组传递给我的控制器。
[{id:1,name:'Name 8'},{id:2,name:'Name 7'}]
然后从服务器端的表中删除名称。这一切都很好，但是如何在删除它们之后从DOM中删除行呢？？我浏览了这个，它说明了如何从DOM中删除ng-重复元素集，但是在这种情况下，元素是通过将$index传递给splice()函数而一次删除的。
在我的例子中，我需要删除多个行。如果我必须在控制器中使用splice函数，如何从选定的rows对象中获取索引？或者有什么更好的方法
浏览 2提问于2014-03-20得票数 3
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我需要广泛利用：
slice :: Int -> Int -> ByteString -> ByteString
slice start len = take len . drop start
两个部分的问题：
这个有名字吗？我在Hoogle上找不到那种类型的东西，但这似乎是一个非常普遍的需求。我还尝试搜索(Int, Int) -> ByteString -> ByteString和一些flip的d版本，也尝试寻找[a]版本，以确定是否有一个常用的名称。
有更好的方法来写吗？
我怀疑自己做错了什么，因为我强烈希望能发现很多人都走在同一条路上，但我的
浏览 3提问于2013-05-31得票数 8
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运用腾讯云直播功能，如何将直播内容直接转到点播中。也就是直播后如何就直播的内容存成文件，自动上传到点播功能上去。
浏览 1250提问于2016-03-19
我正在尝试建立一个可以在音频和视频样本上进行训练的模型，但我得到了这个错误
ValueError: Please initialize `TimeDistributed` layer with a `Layer` instance. You passed: Tensor("input_13:0", shape=(None, 5, 648, 384, 3), dtype=float32)
下面是我的三个模型函数：
def build_convnet(shape=(648, 384, 3)):
momentum = .9
model = tf.keras.mode
浏览 0提问于2019-12-28得票数 3
我得到了出租车客户何时何地上车的信息。现在我想预测他想在哪条街上开车。我的数据集如下所示： 示例 天、小时、分钟、入口、目的地(标签) 星期一，10，45，ExampleStreet，StackOverflowCorner (非PreProcessed) 0、10、45、0、1 (PreProcessed) 按如下方式转换： 现在我像这样PreProcessed我的数据集： Day -> Number ( 0 -6 (0星期一，1星期二...) Hour ->欧洲格式，从0到24 分钟->无预处理 Entrance ->我使用了LabelEncoder (0 Exam
浏览 22提问于2021-01-15得票数 0
回答已采纳
在keras文档中找到this page之后，我决定使用timeseries_dataset_from_array函数来完成我想要做的事情。但在尝试使用以下命令导入它时 from keras.preprocessing import timeseries_dataset_from_array 或from tensorflow.keras.preprocessing import timeseries_dataset_from_array 我收到以下消息：ImportError: cannot import name 'timeseries_dataset_from_array'
浏览 97提问于2020-07-29得票数 1
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当我试图用SineRELU或PELU替换工作代码中的SineRELU或relu时。我一直在犯这个错误：
ValueError:未知激活函数:PELU
我正在使用keras.contrib。我附上了示例代码。我已经在几个密码中尝试过。任何实现这一目标的方法都将不胜感激。
from keras.layers import Dense, Input, LeakyReLU, UpSampling2D, Conv2D, Concatenate
from keras_contrib.layers import SineReLU
from keras.models import Model,load
浏览 0提问于2019-04-11得票数 2
假设我有以下矩阵：
所以，如果我想查找第二行，我应该得到34。
这就是我如何使用tensorflow操作实现查找机制：
import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow.python.estimator.model_fn import EstimatorSpec
def model_fn_1(features, labels, mode):
x = tf.constant([[1]])
labels = tf.constant([[10.]])
with tf.name_scope(&
浏览 0提问于2017-11-09得票数 2
我试着保存和加载我的角膜模型。它可以加载在同一个工作簿，但当我在一个新的笔记本加载模型时出错。该模型具有文本化层和“标准化”参数的自定义标准化。首先，我注册自定义函数：
@tf.keras.utils.register_keras_serializable()
def custom_standardization(input_data):
text = tf.strings.lower(input_data)
...
...
return text
然后我定义了文本化层：
vectorize_layer = tf.keras.layers.TextVectorizat
浏览 6提问于2022-08-01得票数 1
1回答
我正在研究Tensorflow中的神经网络。我的网络执行多标签分类来预测哪些用户对哪些汽车出价。我有一个包含三列的CSV :用户bid、最高出价和制造商名称(汽车型号)，但是我只使用用户bid和制造商名称。用户ID是输入，Make名称是标签，其中存在86个唯一的Make名称。我的问题是，当我用数据集训练我的模型时，我的损失下降得非常慢，精度几乎没有变化。
我试着改变我正在使用的层的数量，以及在每个隐藏层中尝试不同数量的神经元，但我没有任何运气。
from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_l
浏览 0提问于2019-09-12得票数 0
我有以下代码：
def model_fn():
keras_model = create_keras_model()
return tff.learning.from_keras_model(
keras_model,
input_spec=federated_train_data[0].element_spec,
loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(),
metrics=[tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy()])
在此代码中，
浏览 4提问于2021-02-07得票数 1
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1回答
我正尝试在Keras模型中使用tensorflow操作。我之前试图用Lambda层包装它，但我认为这会禁用该层的反向传播。
更具体地说，我正在尝试在Keras模型中使用来自的层，而不是将其移植到Keras层(我希望稍后部署到tensorflow )。我可以以共享库的形式编译这些层，并将它们加载到python中。这给了我tensorflow操作，但我不知道如何将其组合到Keras模型中。
Keras MNIST模型的一个简单示例，例如，一个Conv2D层被一个tf.nn.conv2d op替换，这正是我正在寻找的。
我看过教程，但它似乎做的与我想要的相反。它似乎将Keras层插入到tensorf
浏览 5提问于2017-07-13得票数 4
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我正在尝试用Colab中的Keras实现一个简单的单词级别的序列到序列模型。我使用的是Keras注意力层。以下是模型的定义： embedding_size=200
UNITS=128
encoder_inputs = Input(shape=(None,), name="encoder_inputs")
encoder_embs=Embedding(num_encoder_tokens, embedding_size, name="encoder_embs")(encoder_inputs)
#encoder lstm
encoder = LSTM(UN
浏览 39提问于2021-10-25得票数 0
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我现在正试着教我自己。新的版本内置了keras。
我可以通过以下方式访问Dense函数
import tensorflow as tf
tf.keras.layers.Dense
但这是行不通的：
from tensorflow.keras.layers import Dense
为什么会这样呢？我注意到：
from tensorflow.python.keras.layers import Dense
确实有用。当我导入tensorflow时，它知道如何智能地将.python添加到模块名中吗？
浏览 0提问于2017-11-03得票数 1
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最近我发现了和，我正在尝试进入ML。我从我的用户DB中手动分类了列车和测试数据如下：
9功能和标签，这些功能是我系统中的事件，如“用户添加了配置文件图片”或“用户付费的服务X”，标签为正负R.O.I (1或0)。
示例：
我使用了以下代码对用户进行分类：
import numpy as np
from keras.layers import Dense
from keras.models import Sequential
train_data = np.loadtxt("train.csv", delimiter=",", skiprows=1)
te
浏览 2提问于2017-06-05得票数 5
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