我使用tensorflow 2.3.1，下面是我的代码： input_shape = (size, size, 3)base_pretrained_model = tf.keras.applications.VGG16base_pretrained_model.get_output_shape_at(0)[-1]
浏览 135提问于2020-10-30得票数 0
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我使用的是由多个Keras层构建的Keras自定义层。我试图从一个回调(on_train_batch_end)中获取内部层的output_shape，但得到以下错误："AttributeError:该层从未被调用过，因此没有定义输入形状。“
我不明白如果自定义<em
浏览 1提问于2021-07-21得票数 0
这一层在没有准备好的情况下有很好的记录，我在弄清楚如何正确使用它时遇到了一些麻烦。我正在尝试这样的方法：x = Convolution2D(16, 7, 7, activation='relu', border_modeinput_img)x = d(x)
但是当我试图编写d.output_sha
浏览 1提问于2016-08-18得票数 8
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我对要在Keras中提供的output_shape参数感到困惑。但是如何确定输出参数呢？在caffe模型中，该层定义为： name: "conv8_1" bottom: "conv7_3norm" pad: 1 stride: 2如果我不
浏览 2提问于2016-11-06得票数 0
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我正在尝试将我的Keras神经网络封装到一个class对象中。我已经在类设置之外实现了下面的内容，但是我想使它更加对象友好。总之，我的model调用了函数sequential_model，它创建了一个sequential模型。在compile步骤中，我定义了自己的损失函数weighted_categorical_crossentropy，我希望顺序模型能够实现这个函数。但是，当我运行下面的代码时，会得到以下错误：ValueError: No gradients provided for any varia
浏览 2提问于2020-09-04得票数 1
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class VggBlock(tf.keras.Model): super(VggBlock, self)Non-trainable params: 0如果我用这些块构建Vgg，它的summary有些问题与我的问题类似，例如：，
但是，我不能在第二个链接中扩展答案:以变化的input_shape表
浏览 11提问于2022-12-01得票数 -1
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我目前正在开发一个使用Keras + Tensorflow的模型，以便确定一组蛋白质的温度范围。我首先做的是创建一个预先训练的模型，将蛋白质转化为嵌入物，然后预测其各自的温度。我现在要做的是将这个pre=trained模型合并到一个新模型中，该模型可以使用这个给定的模型和相应的权重作为输入。然后拟合一个新的数据集，并再次进行预测。新的顶级模型的以下代码为： 更新的
浏览 30提问于2020-11-11得票数 1
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我使用的是tf.keras.applications.efficientnet_v2.EfficientNetV2L模型，我想编辑模型的最后几个层，使模型成为一个回归和分类层。但是，我不知道如何编辑这个模型，因为它不是线性顺序模型，因此我不能： model.add(layer)
因为模型的某些层有多个输入除了最后一层外，是否有一种保留模型
浏览 19提问于2022-06-17得票数 1
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我已经定义了如下的keras模型 def __init__(self, nf, ks=3, s=2, **kwargs): for layer in self.convs: inputs = layer(inputs)我能够编译这个模型，没有任何问题>>> model.compile(optimizer=tf.keras
浏览 0提问于2019-04-29得票数 52
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我的代码如下：from tensorflow.keras import Sequential, Model ValueError跟踪(最近一次调用)在3 validation_data = X_test，y_test中4期= 50，batch_size = 16，-->5次回调=回调6)
~/.local/lib/python3.7&
浏览 3提问于2020-02-07得票数 0
背景：I有两个顺序模型，它们形成一个单一模型，格式如下seq_model1的输出是预先确定的，因此它是tf.Tensor因此，seq_model2的输入可以写成keras.layers.Input(shape(5,))。
如何访问Input() seq_model2**?**的层的各个输入元素？Input()
浏览 1提问于2022-11-07得票数 0
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访问keras模型中输入层的元素
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它是这样的:长度= 317,215,576…1245,213,654。
我要做的是将GRU层输出中的特征串联起来，然后用适当的掩码将它们相乘，只保留与初始视频长度相对应的特征。更准确地说，GRU层的输出为(batch_size，SEQUENCE_LENGTH，GRU_UNITS) = (50,1564,256)。我已经定义了一个平面()层，它将RNN的输出
浏览 11提问于2022-06-09得票数 1
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谢谢所以请容忍me...Also，如果您知道解决方案，请提供帮助。import Dense , Flatten tf.keras.layers.Dense(10)])`
loss_fn = tf.keras.los
浏览 3提问于2021-09-01得票数 1
我试着在tf中建立一个神经网络，作为初学者的挑战，而且我的模型不是很好，很多时候它不会很精确(虽然有时精度是1，但大多数时候不是，即使这样损失也很高。)所以我有两个问题：
import tensorflow as tfmodel.add(tf.keras.I
浏览 5提问于2020-09-07得票数 0
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这是我对LSTM序列的理解。假设我们正在处理一个问答设置。第二组(蓝色)是一对多的LSTM，与第一组LSTM具有不同的权重。输入只是回答句，而输出是同一个句子，移动一句。2.是否有办法在Keras或Tensorflow中设置初始隐藏状态和单
浏览 10提问于2017-09-22得票数 7
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因此，当发生错误时，需要先遍历程序类，然后再遍历UserInterface类，因为数据层不应该直接与表示层通信。有人建议我不要将异常传递或返回给调用函数，而是应该“向上面的层抛出一个新的更简单的异常”。(ex.ToString());我已经做了一些我自己的研究，试图找到这个问题的答案，我学到了一些东西，但不知道如何把它们放在一起：
throw;重新引发
浏览 3提问于2012-12-27得票数 1
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我正在构建一个支持复数的NN。目前正在研究复杂的激活。根据本焦的一篇论文，这是一篇很好的文章：，其中b是学习的可训练参数。因此，我正在构建一个特殊的层来进行激活。:在init中，我没有添加任何内容，因为它是一个在实例化时不需要输入的激活层。理想情况下，我希望输入的维数与b的值一样多。
在调用方法中，这个，我很确定我在做什么。很简单，我刚刚实现了这个函数
浏览 1提问于2019-04-26得票数 4
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Keras序列模型的可变输入形状
、、、、
具体来说，第一个维度需要是可变的。阅读上的Keras，我看到您可以在input_shape元组中使用None条目，其中None表示可能需要任何正整数。integer is required
我不是积极的，但我不认为当模型包含平面()层时，可以指定可变的输入形状。我读过Flatten()需要知道输入形状，因此可变的输入形状与Flatten()不兼容。如果删除平面()层，则会收到与上面
浏览 3提问于2017-07-19得票数 4
我正在训练一个fit_generator (Tensorflow backend，Python，on MacBook)，在Keras函数的早期停止回调中得到一个错误。self.log_values, force=True) workers = 3,
浏览 377提问于2018-03-01得票数 22
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