我只是遇到了一个奇怪的想法，需要我重复使用相同的卷积层。顺便说一下，我使用的是tensorflow 1.13.1和keras 2.2.4。在通常的keras情况下，它是这样的：x = Conv2D()(x)但这意味着应用了两个不同的2D卷积层，并且我希望重复使用相同的卷积内核<
浏览 9提问于2019-08-14得票数 2
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正如标题所述，Keras (W.TensorFlow后端)与Tensorflow相比，是否规范了内核权重？例如，如果两个相同的网络分别使用Keras实现Tensorflow，内核权重会有所不同吗？
浏览 0提问于2018-03-16得票数 0
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最近，我正在观看对TensorFlow的介绍，在这个过程中，Keras提出了一个高级API，可以在后端使用TensorFlow或Theano。我和他们都玩过，用第一个纯TensorFlow和之后的Keras做了一个MNISTLeNet-5实现。至少在我的机器上，当我直接使用TensorFlow时，我没有看到性能有任何显著的提高。
浏览 6提问于2017-09-20得票数 5
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我正在使用pymysql从数据库中读取数据，同时使用conda_python3内核，但是，当我想使用tensorflow/keras进行深入学习时，笔记本实例无法识别它。我试着安装keras和tensorflow库，但是在显示成功消息并重新启动内核之后，我得到了与"No模块名为'keras'"相同的旧错误。阅读与堆
浏览 3提问于2019-11-20得票数 1
我有一些来自tensorflow的旧代码，我想为tensorflow2/tf.keras工作。我想保持相同的LSTM权重，但不知道如何转换格式。我将旧的权重保存在检查点文件中，也将它们保存在csv文件中。我能够将previous_weights加载到模型中(显式地检查了正确加载的权重)，但是我的测试未能产生相同的结果。深入研究源代码，<
浏览 9提问于2019-06-11得票数 1
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我想知道Keras中是否有一个内核初始化器，可以用随机值初始化内核，除了左下角的值被初始化为零之外。我想在add_weights方法中的自定义Keras层中使用它。或者是一个可靠的TensorFlow操作？谢谢!
浏览 9提问于2019-04-16得票数 0
https://www.pyimagesearch.com/2016/11/14/installing-keras-with-tensorflow-backend/ 它似乎在Keras之前安装了TensorFlow据我所知，这是因为我们可以指定CPU或GPU参数进行安装。 在你看来，是否总是需要在Keras之前安装TensorFlow？为什么？ 此
浏览 47提问于2020-07-02得票数 0
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pip install Kerasprint(Keras.__version__)print(tf.__version__)----> 2 import Keras
3 pri
浏览 2提问于2021-07-23得票数 1
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早些时候，我在后端keras==2.3.1中使用tensorflow==1.13.1。现在，我转向了tensorflow==2.0.0，因为keras已经与tensorflow合并了。我将代码替换为tf.keras而不是keras。
但是，现在提取的特征与先前提取的特征不一样。ResNet是一种独立于tensorflow/keras，甚至不依赖于
浏览 0提问于2020-01-17得票数 4
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我正在尝试使用tf夜间的tf.keras.models.experimental.SharpnessAwareMinimization类。然后，我用import tensorflow as tf导入tensorflow。我能知道怎么从这里开始吗？
tf.__vesion__为2.9.1
浏览 14提问于2022-07-26得票数 0
代码：import time
错误： mnist = tf.keras.datasets.mnist
浏览 3提问于2021-11-08得票数 1
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from tensorflow.keras.models import Sequentialfrom tensorflow.keras我的问题是，当我从colab下载python文件并尝试使用vscode和木星运行它时，我收到了以下错误：“在答复完成之前，取消了execute_request消息的未来，在当前单元格或前一个单元
浏览 9提问于2022-10-26得票数 0
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我的问题与keras如何实现权重约束有关，特别是在密集层中。我主要使用R和它的keras实现，所以我将在这里使用他们的符号，但如果有人有一个用Python的解决方案，我也会很高兴。据我所知，像constraint_maxnorm()这样的keras约束可以应用于带有参数kernel_constraint或bias_constraint的<
浏览 2提问于2021-07-13得票数 1
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我正在使用Tensorflow后端上的Keras在我的机器上的一个非常巨大的数据集上训练LSTM模型。我的机器有16个内核。在训练模型时，我注意到所有内核的负载都在40%以下。我已经通过不同的来源寻找解决方案，并尝试提供在后端使用的核心作为
config = tf.ConfigProto(device_count={"CPU"
浏览 42提问于2018-07-30得票数 10
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在用python keras实现所提出的网络时，我应该规范一些层的输出。from keras import backend as K另一方面，我想知道的是有没有限制层输出值的方法？
浏览 0提问于2018-02-20得票数 2
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是否可以在自定义丢失函数中使用Keras层(预先训练或固定层没有可训练参数)？后端，我得到了错误：
文件"/home/drb/venvs/keras/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python /framework/tensor_util.py"，第364行，在make_te
浏览 1提问于2018-02-12得票数 1
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我正在使用Keras的LSTM (使用Theano背景)开发Seq2Seq模型，我想并行化进程，因为即使很少的MBs数据也需要几个小时的培训。在Theano的多核支持文档中，我成功地使用了单个套接字的所
浏览 0提问于2017-08-08得票数 14
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我正在使用flask编写一个简单的应用程序。"C:\Users\Agnieszka\Anaconda4\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\utils\generic_utils.py", line\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\optimizers.py", line 159, in from_config
return cls(**config)
浏览 1提问于2019-08-22得票数 1
使用vgg.h5模型+ Keras (GPU上的Tensorflow后端)进行实时对象分类.效果很好。然后，我尝试使用带有vgg.h5权重的纯tensorflow图：
我构建了一个图表(我在tf.Variable中存储内核和偏见经过调查，我发现所有的卷积层工作，但第一个全连接层输出(fc1与25088×4096权
浏览 0提问于2018-01-21得票数 1
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我使用迁移学习(Keras)训练了Resnet-50，训练成功，我保存了模型。当我使用下面的代码测试模型时，它不工作，它给了我一个错误。如何解决此错误？for i in classes:print(names)
我得到的错误是：我按照这个人的教程来训练我
浏览 1提问于2020-07-03得票数 0
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