我已经在Tensorflow中实现了通用的句子编码器，现在我正在尝试预测句子的类别概率。我还将字符串转换为数组。代码： class_probs = model.predict(np.array(['this
浏览 11提问于2018-08-15得票数 3
这是相当简单的，我试图做，从文件加载我的tensorflow AI。试图用它来预测我的直播摄像头(通过google.colab)。，就像这样：predictions = model.predict编辑：model.load_model("filepath here")classes = mo
浏览 7提问于2022-11-20得票数 1
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_series = pd.Series(x_data)for x_t in raw_text:
sentiment
浏览 0提问于2020-02-13得票数 0
我试图用我从一些图像中提取的特征来训练模型，模型训练很好，但当我尝试model.predict时，它给出了这个错误。“期望dense_input具有形状(7，)，但得到具有形状(1，)的数组”我知道输入的形状，但这个错误太奇怪了。这对我来说没有任何意义，现在我试图打印我给model.predict的输入的形状，但它没有问题。- Predicted
浏览 21提问于2019-04-25得票数 2
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我用Keras的内置inception_resnet_v2训练CNN来识别图像.在训练模型时，我有一个数字数组作为输入，输入形状为(1000,299,299，3)，一开始，当我试图预测时，我通过了一个形状的图像(299,299，3)，但是得到了误差。ValueError:检查<
浏览 1提问于2019-03-17得票数 2
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我想探索一个tensorflow模型的中间层，这个模型是用Keras定义的： input_layer = Input(shape=(input_dim, ))intermediate_output = intermediate_layer_model.predict(xtest)但是，当我检查时，我得到了维度上的错误：
/usr/local/lib/python2.7/site
浏览 0提问于2018-07-24得票数 0
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开始学习Keras和TensorFlow。为什么形状是错误的，我如何修复它？(用于预测电力负荷输出的温度输入)temp = data.loc[:35063,'Temperature'].valuesload.shapeinput_tensor = Input(shape=(35
浏览 3提问于2019-03-05得票数 0
我使用来自Tensorflow的MobileNet，输入形状为(224,224,3)。在对模型进行训练之后，我试图通过将图像传递给模型来预测模型是否正常工作，但是它在标题中抛出了错误。我试着调试它并搜索错误，并尝试了我所能做的一切，但是错误仍然存在。请帮助我理解错误的原因。model = tf.keras.applications.mobilenet.MobileNet(input_shape = (224,224,3), include_top = False, pooling(pre
浏览 0提问于2021-01-24得票数 0
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卷积2d_16_ input’)，name=‘卷积2d_16_ input’，description==‘conv2d_16_input’创建的)构造的(None，128,128，3)，但是它是在不兼容形状的输入上调用的adam',metrics=['accuracy'])模型是以形状(None，12
浏览 2提问于2022-03-21得票数 1
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我的神经网络不是分类而是回归。
、、、、
我正在从事一个数据科学项目，它需要神经网络的实现。我为培训提供的数据集不是连续的，并且有类标签。但我不知道为什么要把它当作一连串的事件来处理。我在模型中使用了以下代码： layers.Dense(100, activation='relu'), metrics=['accuracy']
浏览 9提问于2022-08-29得票数 0
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我对所有这些神经网络的东西都很陌生，实际上我正在尝试一些不同的玩具代码，其中有不同的组合选项(原始Python，TF.)keras.layers import Dense, Activation
# 2.have shape (2,) but got array with shape (1,)
根据，输出形状必须与输入形状相同，虽然我可以修改input_shape，但显然不
浏览 7提问于2018-08-13得票数 4
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第一Conv2D的输入形状是(28，28，1)，训练后，我想预测一个数字的下载图像。该图像的形状为(1024,791，3)，在应用以下代码时，我将图像调整为(28,28,1)，称为model.predict()：但是我得到了以下错误：
检查输入时错误:期望conv2d_17_input有4个维，但得到了形状
浏览 1提问于2020-02-22得票数 0
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我正在尝试keras.layers.LSTM，下面的代码可以工作。如上所述，输入数据形状为(1, 3, 1)，输入层中的实际输入形状为(3我对这个维度的不一致感到有点困惑。如果在输入层中使用以下形状，它将无法工作：
x = keras</em
浏览 0提问于2019-09-07得票数 0
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我的代码中有以下错误import numpy as npinum = np.array([[1,1,2],[2,25,6],[32,4,7],[8,9,0]]=(3,))l2 = tf.keras.la
浏览 14提问于2022-10-30得票数 0
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加载模型后如何预测机器的翻译
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我用keras构建了seq2seq翻译，它在两种语言之间进行翻译 model.save('model.h5')model = load_model('model.h5')m = model.get_weights我把英语翻译成法语我该怎么做呢？你
浏览 2提问于2020-02-25得票数 0
0的推断只是model.predict(0)。Tensorflow作为有效输入所接受的内容。我尝试了许多不同的输入组合，有些工作，有些没有，这似乎很不一致，警告/错误通常是没有用的：
model.predictnumpy的reshape函数。它在所有输入上都适用于<e
浏览 2提问于2020-03-25得票数 2
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我正在成功地从文件中加载一个模型，当我试图预测任何形状(480 )的输入的输出时，我得到的ValueError如下所示：import numpy as np
from keras<
浏览 2提问于2021-04-16得票数 0
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我使用DirectoryIterator从目录中读取图像并训练我的模型。我希望能够验证它是否有效，所以我尝试在包含图像的numpy数组上使用model.predict，但是我得到了以下错误dimensions, but got array with shape (128, 56)
我不确定来自DirectoryIteratory的flow_from_directory具有什么样<e
浏览 1提问于2018-12-03得票数 0
我试图在keras中编写一个自定义的丢失函数，它基于训练期间对模型的多个预测。我以前有一个列表/字典，比如dict = {X1: X2，X3，X4，X2:X1，X6，X7}等等。给定输入X1，我需要在训练期间预测X2，X3，X4。fr
浏览 1提问于2019-04-09得票数 1
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如何修复输入数组以满足输入形状？import tensorflow as tf tf.keras.
浏览 0提问于2018-09-06得票数 7
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