尝试在Keras中标记化文本时出错？
在Keras中标记化文本时出错可能是由于以下原因之一：
- 数据格式错误：Keras中的文本标记化通常需要将文本转换为数字表示。请确保输入的文本数据格式正确，并且已经进行了适当的预处理，例如去除标点符号、转换为小写等。
- 词汇表不完整：Keras的文本标记化需要一个词汇表，用于将文本转换为数字。如果词汇表不完整或者缺少某些词汇，可能会导致标记化出错。建议检查词汇表是否包含所有出现在文本中的词汇，并且没有任何拼写错误。
- 序列长度不一致：在Keras中，文本标记化通常需要将文本转换为等长的序列。如果输入的文本序列长度不一致，可能会导致标记化出错。建议对文本序列进行适当的填充或截断，使其长度一致。
- 未正确设置标记化参数：在Keras中，文本标记化通常需要设置一些参数，例如词汇表大小、序列长度等。如果这些参数设置不正确，可能会导致标记化出错。建议仔细检查标记化的参数设置，并根据实际情况进行调整。
如果以上方法都无法解决问题，建议查阅Keras官方文档或者咨询Keras社区，以获取更详细的帮助和支持。
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我一直在关注TensorFlow文本分类教程()，对IMDB评论进行分类。IMDB数据是keras发行版的一部分，并经过下载和预处理。我想用我自己的文本做实验。有没有一种有效的方法将我自己的文本预处理成word->int表示？我尝试过使用字典、元组和排序，但效率非常低。我有种感觉，有一种更有效的方法。
我浏览了nltk和keras预处理工具，但可能忽略了其中的一些内容。
浏览 0提问于2019-06-30得票数 0
我正在使用keras.preprocessing来标记句子，我在keras.preprocessing.text.Tokenize中遇到了一个意想不到的情况。当我给它字符串时，word_index的输出是单个字符及其索引的字典，而对于list，word_index的输出是单词字典(由空格分割)。
为什么会发生这种事？
用于令牌程序输入的字符串：
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
text = "Keras is a deep learning and neural networks API by François Choll
浏览 2提问于2020-09-08得票数 1
1回答
我正在尝试理解如何使用Tensorflow2来训练没有预设标签的单词嵌入。
在Tensorflow2教程()中，它展示了如何使用带标签的预结构化数据集来训练单词嵌入。
imdb = keras.datasets.imdb
(train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(
num_words=vocab_size)
embedding_dim=16
model = keras.Sequential([
layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim, in
浏览 9提问于2019-08-03得票数 0
新入TensorFlow
我看到了几个小的NLP项目，人们使用'tf.keras.preprocessing.Tokenizer‘来预处理他们的文本(链接： )。
在某些情况下，他们直接添加'tf.keras.layers.TextVectorization‘层，同时建立模型(链接：)
请问这两种方法在使用上有什么不同，什么时候可以选择哪一种？
浏览 1提问于2022-02-05得票数 2
我有一个非常大的数据集，并且正在使用Keras的fit_generator来训练Keras模型(tensorflow后端)。我的数据需要在整个数据集中进行规范化，但是当使用fit_generator时，我可以访问相对较小的数据批，并且这个小批中的数据规范化并不代表对整个数据集中的数据进行规范化。影响相当大(我对其进行了测试，模型的准确性明显降低)。
我的问题是:当使用Keras‘fit_generator时，在整个数据集中标准化数据的正确做法是什么？最后一点:我的数据是文本和数字数据的混合，而不是图像，因此我无法使用Keras提供的图像生成器中的一些功能来解决图像数据的一些问题。
在训练之前，
浏览 0提问于2018-06-04得票数 3
回答已采纳
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
当我创建NLP模型时，我使用keras标记器来标记我的培训数据。所以训练数据中的每一个字都有一个与之相关的数字。现在我想在android应用程序中运行这个模型。所以我把模型转换成tflite格式。现在，在我的应用程序中，当用户给我一个文本输入时，我应该使用与我训练数据相同的标记将其转换为数字数组。我无法这样做，因为tflite只包含模型，而不包含令牌程序。怎么做？
浏览 3提问于2020-05-15得票数 2
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1回答
我有一个将用户写的故事存储在数据库中并检索以供以后查看的react应用程序。当检索原始故事在网页上显示时，我很难找到一种方法来维护原始故事的格式。以下是我迄今尝试过的：
以纯文本形式存储的strings)saving (将html标记保持为strings)saving，并将文本文件存储为epub，并使用react reader(在检索epub文件时出错403，CORS启用))。
我所能想到的就是将文本编码成某种形式，捕捉特殊的格式化字符，或者将其保存为减价。对于人们通常如何做到这一点，有什么想法和意见吗？
浏览 1提问于2022-11-20得票数 0
1回答
当使用Tokenizer类在keras中标记文本序列时，我们可以指定一个param 'num_words‘来只考虑数据集中的前n个单词。我对此表示怀疑
，，最高值意味着什么？它是否意味着单词的频率或任何其他值，如tf-idf？是在每个文档级别上或通过考虑整个数据集计算的最高值？。
指导任何好的资源或解释的例子将是非常有用的。
浏览 2提问于2020-03-28得票数 0
1回答
BERT模型在情感分类中的应用
、、、、
我试图找出情绪分类的电影评论使用伯特，变压器和tensorflow。这是我目前的代码：
def read_dataset(filename, model_name="bert-base-uncased"):
"""Reads a dataset from the specified path and returns sentences and labels"""
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
with open(filename
浏览 15提问于2022-10-05得票数 0
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1回答
在多语种分类数据集上工作，其中一列有多种语言的文本，我尝试使用简单的令牌化，但它的准确率较低。
我使用过简单的记号器，但是准确率要低得多。
Dataset有一个包含多语言文本的列。
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
tokenizer = Tokenizer(num_words=18, lower=True)
tokenizer.fit_on_texts(data.overview)
sequences = tokenizer
浏览 1提问于2019-09-05得票数 0
我在Keras中创建了一个文本分类器，我可以很好地在Cloud上训练Keras模型:该模型随后部署在Cloud上。但是，在传递文本进行分类时，它返回错误的分类:我强烈怀疑它没有使用我在创建keras分类器时使用的标记器/word索引，而是用于对新文本进行令牌化。
我不确定如何在训练时将tokeniser/word索引传递给Cloud :有一个以前的，但是
gcloud ml-engine jobs submit training
获取包含单词索引映射的泡菜或文本文件？如果是这样，我应该如何配置setup.py文件？
编辑：
所以，我使用Keras来记录输入文本，如下所示：
tokenizer
浏览 2提问于2017-09-08得票数 3
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我试着用Keras建立一个CNN模型。这是我的代码：
import keras
import tensorflow as tf
from keras.layers import Dense
from keras.models import Sequential
from keras.models import load_model
from keras.callbacks import EarlyStopping
from sklearn.model_selection import train_test_split
from __future__ import print_functio
浏览 1提问于2019-11-07得票数 0
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我正在使用Keras构建一个用于文本分类的LSTM，并尝试使用不同的输入句子来了解发生了什么，但我得到了奇怪的输出。例如：
句子1=“周二，51岁的玛丽·巴拉女士完成了一段非凡的个人冒险之旅，她被任命为通用汽车的下一任首席执行官，也是第一位登上大型汽车公司最高职位的女性。”
周二，51岁的玛丽·巴拉女士被任命为通用汽车的下一任首席执行官，也是第一位登上大型汽车公司最高职位的女性。
当句子2是输入数组中的唯一元素时，该模型预测类"objective“(0)，输出0.4242。它预测句子1的“主观”(1)，输出0.9061。如果它们都(作为单独的字符串)作为输入输入到同一数组中，则两者都被
浏览 0提问于2019-03-06得票数 1
我正在研究Keras的多类分类问题。尝试使用nltk.tokenizer，但认为nltk.tokenizer会更好地解决我的问题。我没有发现任何文章可以描述这两个标记器之间的差异，它们之间文本预处理的准确性和差异是什么？
浏览 1提问于2019-04-03得票数 2
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一般来说，我对Tensorflow和机器学习相当陌生，但我知道我已经构建了一个小模型。虽然，当我使用model.predict加载时，我得到了一个属性错误： import tensorflow as tf
import numpy as np
checkpoint_path = "training_1/cp.ckpt"
# Hyperparamters
vocab_size = 2000
embedding_dim = 16
max_length = 1
trunc_type = "post"
padding_type = "post"
oo
浏览 14提问于2019-09-06得票数 2
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的主要问题：，我如何创建一个神经网络，可以对文本数据和数字特征进行分类？
这听起来很简单，但我不能正确地理解一些事情。
背景
我正在尝试使用TensorFlow 2/Keras构建一个文本分类器(这是第一次)，以查看应用程序商店的评论，并将它们分类如下：happy, pricingIssue, techIssue, productIssue, miscIssue
我有一个数据集，其中包含：star_rating, review_text和相关标签。
问题
我从从TensorFlow获得的理解是，我需要使用tensorflow集线器层作为一个固定的形状输出嵌入句子。
embedding = &#
浏览 0提问于2020-01-01得票数 1
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我使用keras训练了模型，并且在尝试用原始文本数据预测值时，使用keras情感分析从SQL server获取原始数据。
这是我的密码
x_data = [clean_text]
x_data_series = pd.Series(x_data)
raw_text = tokenizer.texts_to_sequences(x_data_series)
raw_text = pad_sequences(raw_text, maxlen=1, dtype='int32', value=0)
for x_t in raw_text:
sentiment = model.pre
浏览 0提问于2020-02-13得票数 0
1回答
我做了一个Keras模型来检测字符串值是Address，Company还是Date。我只使用了不同的公司名称，不同的日期共振峰和不同的街道地址进行培训。因此，我的数据集中的每一行都有1到5个单词(有些单词可以是数字)。
对于预处理，我使用了向量化器：
transformerVectoriser = ColumnTransformer(transformers=[('vector char', CountVectorizer(analyzer='char', ngram_range=(3, 6), max_features = 2000), 'text&#
浏览 4提问于2021-03-27得票数 3
我试图从加载在一个线程中的tensorflow模型(全局mModel)中检索输出(使用keras.models.model_from_json和load_weights)，并在one服务器上在另一个线程中运行(使用预测)。如何提供来自隐藏层和网络权重的输出？
在一些通过创建模型来预测中间层模型的尝试中，我得到了一个错误，包括“张量不是这个图的一个元素”。
for modelLayer in mModel.layers:
if not modelLayer.output == mModel.input:
intermediateModel = keras.models.M
浏览 0提问于2018-08-08得票数 2
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我试图预测不同消息的标签(36个类)。我使用LSTM和tensorflow作为Keras。当我预测11条信息的标签(Y)时，我得到了一些结果。但是当我预测59条消息的标签(11 + 48行)时，我会预测这11条信息的变化.
网络很简单：
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim, input_length=max_length),
tf.keras.layers.LSTM(embedding_dim2, dropout=0.5, recurrent_drop
浏览 1提问于2020-10-06得票数 0
layers.TextVectorization()和
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
什么时候用什么？
浏览 0提问于2021-12-07得票数 3
1回答
我一直在研究GradCam，我注意到大多数情况下都是在Keras/Tensorflow模型上使用的。但是，我有一个已编译为.tflite格式的tensorflow lite模型。我甚至不确定在编译后是否可以访问我的CNN层，因为我尝试使用keras库加载模型，但它只接受特定的文件类型，而不是确切的.tflite，因为它抛出了错误： from tensorflow.keras.models import load_model
model = load_model("/content/drive/My Drive/tensorflow_lite_model.tflite") 它会
浏览 48提问于2021-04-26得票数 0
我已经在下面的链接中尝试过keras nmt代码：
但是当我试图保存模型时，我得到了一个NotImplementedError：
File "m.py", line 310, in <module>
main()
File "m.py", line 244, in main
encoder.save('/home/zzj/temp/encoder.h5')
File "/home/zzj/tensorflow/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/k
浏览 1提问于2018-07-28得票数 4
1回答
我在用tensorflow 1.15.0。
我试图用sess.run()获得一个keras层的输出值。我确信我有指定的层输入形状，我可以看到一个形状正确的输出张量。但是当我试图得到张量值时，就会出现错误。
以下是代码：
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
sess = tf.Session()
layer = layers.Dense(3)
x = tf.ones((1, 4))
y = layer(x)
laye
浏览 0提问于2020-11-09得票数 0
回答已采纳
我正在使用AI平台使用Estimator API训练Tensorflow模型。但是，当模型保存检查点并尝试恢复检查点时，它会抛出错误tensorflow.python.framework.errors_impl.NotFoundError: Unsuccessful TensorSliceReader constructor: Failed to find any matching files for gs://path/keras/keras_model.ckpt
这似乎是在Tensorflow中恢复元数据图形的问题，这是会话设置()中的代码。然而，由于AI平台将其从我的配置中抽象出来，我如
浏览 1提问于2019-06-12得票数 0
1回答
我正在尝试调整这个Keras/Tensorflow教程中的文本分类器神经网络，以输出多个(超过两个类别)。我认为我可以改变输出层使用'softmax‘激活，但我不知道如何调整输入层。
教程链接：
本教程使用的是电影评论数据，只有两个类别是正的或负的，因此模型只使用一个激活设置为'sigmoid‘的输出层。
我有16个类别用一个热编码来表示。
教程示例：
vocab_size = 10000
model = keras.Sequential()
model.add(keras.layers.Embedding(vocab_size, 16))
model.add(keras.la
浏览 3提问于2019-08-29得票数 0
1回答
Regex:在多个括号之间读取值
、、、、
我目前正在用Poedit翻译一个网站()。要从.tpl文件中获取所有文本，我将使用regex获取{t}和{/t}之间的数据。举个例子：
{t}Password incorrect, please try again{/t}
regex将读取Password incorrect, please try again并将其放入.po文件中。一切都很顺利。当它变得更先进的时候，它就会出错。
有时{t}标记之间的文本使用一个参数。这个看起来是这样的：
{t 1=$email|escape 2=$mailbox}No $1 given, please check your $2{/t}
这也很有效。
当我
浏览 2提问于2017-01-27得票数 0
回答已采纳
1回答
我有一个6*32的技术数据数组，它看起来像“射线”，连接部分或全部六行的局部最大值，并以某种角度颠倒：
1: 100 (102) 97 98 127 120 121
2: 88 87 (91) 90 88 88 88
3: 101 100 101 100 101 100 100
4: 99 97 97 98 (99) 98 97
5: ...
6: ...
我的基本想法是使用CNN网络，因为目前操作员可以在视觉上检测到这些模式，与文本或照片对象识别相比，问题似乎并不太难。我使用Keras，下面的架构给出了最好的结果。不幸的是，只有在训
浏览 1提问于2019-01-20得票数 1
我正在使用Keras做一个多标签分类任务(Kaggle上的有毒评论文本分类)。
我使用Tokenizer类进行一些预处理，如下所示：
tokenizer = Tokenizer(num_words=10000)
tokenizer.fit_on_texts(train_sentences)
train_sentences_tokenized = tokenizer.texts_to_sequences(train_sentences)
max_len = 250
X_train = pad_sequences(train_sentences_tokenized, maxlen=max_len)
浏览 1提问于2018-06-12得票数 4
我是TensorFlow的新手。我有一个不同图像大小的图像分类问题。在中，我了解到在模型内部进行调整是多么有益，而不是在dataset.map()函数中。
我对数据集进行了如下分批处理：
ds_train = ds_train\
.batch(BATCH_SIZE)\
.prefetch(tf.data.experimental.AUTOTUNE)
我的模型非常简单：
base_model = tf.keras.applications.ResNet50V2(
include_top=True, weights=None, input_tensor=None,
浏览 0提问于2021-04-06得票数 0
回答已采纳
如果json文本包含C#类中缺少的属性，MissingMemberHandling属性会指示Json.Net发出错误。我也想要相反的行为。如果json文本中缺少C#属性，我希望Json.Net会发出一个错误。
浏览 3提问于2012-05-25得票数 1
回答已采纳
1回答
我正在尝试将图像标准化整合到我的keras模型中，以便在Google的云TPU上运行。因此，我在代码中插入了一行代码： with strategy.scope():
input_shape=(128,128,3)
image_0 = Input(shape=input_shape)
**image_1 = tf.image.per_image_standardization(image_0)**
... 没有抛出错误，但根据谷歌tf.image.per_image_standardization的文档，它不是一个受支持的函数。有没有人知道它是否正常工作
浏览 13提问于2020-12-14得票数 0
我的电脑上安装了tensorflow。当我在终端中运行pip show tensorflow时，我会看到如下消息。
Name: tensorflow
Version: 2.10.0
Summary: TensorFlow is an open source machine learning framework for everyone.
Home-page: https://www.tensorflow.org/
但是当我尝试import tensorflow as tf时，我得到了错误
ModuleNotFoundError Traceback (
浏览 4提问于2022-10-29得票数 0
我在本地安装了keras 2.2.2，也安装了Theano 1.0.2。我在我的.bash_profile中设置了.bash_profile并提供了它。
我有一个包含from keras.models import load_model行的脚本，它出错了，告诉我：
ImportError: No module named keras.models
然而，当我这样做时：
python from keras.models import load_model
它成功了。我在做pip list时有相同版本的Keras，就像在Python解释器中检查Keras版本一样。
你知道我做错了什么吗？
谢谢!
浏览 0提问于2018-08-16得票数 1
我正在学习tensorflow 2，通过TF集线器教程完成文本分类。它使用了TF集线器的嵌入模块。我想知道是否可以修改模型以包括LSTM层。以下是我尝试过的：
train_data, validation_data, test_data = tfds.load(
name="imdb_reviews",
split=('train[:60%]', 'train[60%:]', 'test'),
as_supervised=True)
embedding = "https://tfhub.dev/go
浏览 5提问于2020-06-23得票数 4
回答已采纳
我使用LSTM和VNN将主动文本转换为被动文本。我把标记化的数据输入到lstm中，得到形状的特征向量(68,1)，然后使用它作为香草神经网络的输入数据以及形状的输出概率矩阵(68,10,10)。然而，当我尝试model.fit()时，我得到了以下错误：
Epoch 1/100
Traceback (most recent call last):
File"/Users/pranavpallavalli/PycharmProjects/pythonProject3/LstmSeq2Seq/ActivePassiveLSTM.py", line 77, in <module
浏览 10提问于2022-09-26得票数 3
回答已采纳
我试图建立一个使用嵌入和RNN的翻译网络。我已经训练了一个Gensim Word2Vec模型，它很好地学习单词联想。但是，我无法理解如何正确地将该层添加到Keras模型中。(以及如何对输出进行“逆嵌入”。但这是另一个已经得到解答的问题:默认情况下，你不能。)
在Word2Vec中，当输入字符串(例如model.wv[‘hello’] )时，会得到单词的向量表示。但是，我认为Word2vec的keras.layers.Embedding层返回的只接受一个热/令牌化输入，而不是字符串输入。但是这些文档并没有解释什么是适当的输入。I不知道如何获得与嵌入层输入1到1对应的词汇表的一个热/标记向量。
下
浏览 1提问于2018-07-24得票数 13
我想安装tensorflow来使用我安装的Keras LSTM，并将这一行导入到我的代码中。
from keras.callbacks import LambdaCallback
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activation
from keras.layers import LSTM
from keras.optimizers import RMSprop
当运行代码时出错：
No module named 'tensorflow'
编写"pip instal
浏览 2提问于2019-10-21得票数 9
回答已采纳
2回答
我正在为初学者学习Keras mnist的例子。我试图改变标签，以适应我自己的数据，其中有三个不同的文本分类。我正在使用"to_categorical“来实现这一点。在我看来，这个形状是对的，但是“适合”会出现一个错误：
train_labels = keras.utils.to_categorical(train_labels, num_classes=3)
print(train_images.shape)
print(train_labels.shape)
model = keras.Sequential([
keras.layers.Flatten(input_sh
浏览 1提问于2019-02-04得票数 1
回答已采纳
我正在尝试用tensorboard在我的训练程序中设置tfdbg。我正在使用以下命令启动调试会话：
keras.backend.set_session(tf_debug.LocalCLIDebugWrapperSession(tf.Session(), "127.0.0.1:6064"))
但在控制台输入run时出现segmentation fault错误。
如果我不尝试使用tensorboard并省略调试会话的侦听器。我没有得到一个错误。
keras.backend.set_session(tf_debug.LocalCLIDebugWrapperSession(tf.Ses
浏览 0提问于2018-04-07得票数 2
每当我试图复制我通过Firebug选择的任何项的Xpath时，我只能得到项ID。
例如，//*[@id="txtUsername"]
我知道路径会很长，需要放在目标文本框中。我尽了最大的努力来完成它，但我所有的尝试都失败了:(
请帮我找出哪里出错了？是Firebug还是Selenium？
附言:我使用的是Selenium IDE V2.0.0和Firebug V1.11.2。
浏览 1提问于2013-05-07得票数 0
2回答
我正在尝试阻止用户在.NET程序中输入'%‘或多个'%’到超文本标记语言表单中。尝试模式(?!.%*)，但它不起作用。正则表达式应该允许字符串中的'%‘，但当只使用’%‘时应该抛出错误。
浏览 0提问于2015-10-17得票数 3
我在使用tensorflow 2.3开发一个NN模型时遇到了问题，该模型一旦包含BiLSTM层就会出现。我尝试过一个自定义模型，但这是Keras文档页面中的一个，而且它也失败了。
它不可能是输入形状的问题，因为这发生在编译时，而且输入数据还没有提供给模型。
在另一台机器上试了一下，它在相同版本的tensorflow上运行得很好。
我使用的代码是：
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
max_features = 20000 # Only consider the top 20k w
浏览 2提问于2021-06-08得票数 1
回答已采纳
1回答
目前，我在笔记本电脑上安装了tensorflow 2.4.1和keras 2.3.1。
我已经训练了一个煤车模型，并把t保存在我的笔记本电脑上。当我尝试加载它时，它会产生错误：
ValueError: Unknown layer: Functional
这可能是由于Keras版本的不同。Google使用Keras2.4.3。
当我尝试使用命令安装keras 2.4.3时：
pip install Keras==2.4.3
我得到了以下错误:加载库以获取版本: hdf5.dll错误:无法加载依赖项HDF5，请确保正确安装了HDF5 :未能找到模块'hdf5.dll‘(或其依赖项之一)。尝
浏览 6提问于2021-02-02得票数 5
我正在尝试使用generate_np方法生成MNIST对抗图像。在下面的异常中得到这个。使用cleverhans的默认CNN模型。 FailedPreconditionError:从容器: localhost读取资源变量dense_2/bias时出错。这可能意味着变量未初始化。未找到:资源localhost/dense_2/bias/N10tensorflow3VarE不存在。[节点模型_2_1/密集_2/偏置添加/读取变量操作(在/anaconda3/envs/Python36/lib/python3.6/site-packages/cleverhans/utils_keras.py:22
浏览 43提问于2019-04-18得票数 0
我有一个带有只读文本框的网页，其中显示了一些HTML代码：
<input type="text" readonly="true" value="<table>...</table>"/>
还有一个提交按钮，可以触发页面回发和XSS验证。我不想关闭XSS。
我也尝试过disabled="disabled"，但是用户无法复制文本框中的文本。
因此，我认为使用div和span可以提供相同的外观和感觉，这就足够了，并且消除了关闭验证的需要。在尝试此操作时，我很难将字符串限制在一行中。就像在文本框中一样，
浏览 0提问于2010-03-05得票数 0
回答已采纳
1回答
我经常使用scikit-learn管道来简化模型处理，我想知道在TensorFlow2.0中使用Keras做类似事情的最简单方法。 我想要做的是部署一个Keras模型作为API端点，然后以numpy数组的形式向它提交一段文本，并对其进行标记化、填充和预测。但我不知道这样做的最短路径。 下面是一些示例代码： from tensorflow import keras
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from keras.mod
浏览 20提问于2020-10-03得票数 2
我是TensorFlow和Keras的新手，我一直在做一个扩展的resnet，并且希望在一个层上添加实例规范化，但是我不能这样做，因为它一直在抛出错误。
我使用的是tensorflow 1.15和keras 2.1。我注释掉了工作的BatchNormalization部件，我尝试添加实例规范化，但是它找不到模块。
非常感谢你的建议
from keras.layers import Conv2D
from keras.layers.normalization import BatchNormalization
from keras.optimizers import Nadam, Adam
fr
浏览 2提问于2021-06-22得票数 1
回答已采纳
我正在研究一些关于机器学习的问题，并想在python中尝试强大的Keras包(使用Theano后端)。当我在中运行我的代码时，它给出了以下错误消息：
File "/home/nesrine/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/keras/engine/training.py", line 1214, in train_on_batch
self._make_train_function()
File "/home/nesrine/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/keras/eng
浏览 0提问于2018-05-06得票数 0
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