我一直在尝试创建一个用于异常检测的递归自动编码器，但在尝试训练模型时遇到了一个奇怪的错误。其他一切似乎都运行得很好-只有在训练模型时才会出现错误。我尝试过的东西： 我非常确定这不是我提供给模型的数据的问题-我已经检查了一次又一次，检查了它的形状是否正确，正则化是否正确，等等。 我尝试从一组不同的文件中获取数据，但得到了相同的错误。仅使用TimeDistributed(Dense(2), input_shape=(512,2))替换图层时出现相同错误 或
浏览 35提问于2020-07-03得票数 0
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我正在尝试构建一个LSTM编码器。我正在MNIST数据集上测试它，以便在实际的数据集上使用它之前检查任何错误。hidden_representations])AE.fit(x_train)
/usr/local/lib/python3.7'
浏览 3提问于2021-06-10得票数 1
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在培训我的LSTM时，是否有任何动机通过自动编码器预先传递它的输入，或者我应该始终提供尽可能多的原始数据？
我有少量的训练数据，它只包含了几个非常罕见的重大事件(尖峰，间隔在时间上)。
浏览 0提问于2018-05-06得票数 0
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我正在尝试使用tensorflow创建一个自动编码器，为一个大学项目分析汽车的数据集。然而，代码在开始训练时输出了一个错误，我似乎找不到解决方案。接下来，我尝试在StackOverflow上搜索类似的错误，但我找不到任何相关的东西。
浏览 26提问于2021-06-25得票数 0
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我试图创建一个卷积自动编码器，但我遇到了一个问题，代码如下：import numpy as np
import matplotlib.image as
浏览 0提问于2017-07-09得票数 1
在将修改后的vars发送到优化器时出错，试图从tf.get_collection中删除不需要的vars建议我使用安全的方法从具有特定范围的tf.get_collection列表中删除一些项。site-packages/tensorflow/python/training/optimizer.py"，第295行，最小化( _为str(V)，grads_and_vars为v，损失为v)
ValueError:没有为任何变量提供渐变</
浏览 1提问于2017-10-04得票数 1
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在我的模型上运行训练时，我有这个错误。我在不同的网站上发现了这个问题，但找不到解决问题的办法。')(x) model = tf.keras.Model(z, x) return model callbacks=[checkpoint, callback_lr]整个错误是这个错误：
ValueError:没有
浏览 0提问于2020-11-15得票数 6
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我感兴趣的是测试我的神经网络(一个自动编码器，作为生成器+一个CNN作为鉴别器)，它使用3dconv/deconv层和新的Volta架构，并从混合精度训练中受益。我使用CUDA9和CudNN 7.0编译了TensorFlow1.4的最新源代码，并将conv/deconv层使用的所有可训练变量转换为tf.float16。不幸的是，我没有看到这种配置有任何实质性的速度提升，训练时间大致与使用tf.float32时相似。如果Tensorf
浏览 9提问于2017-11-08得票数 7
我希望得到非常简单的If net[i] < 0, output[i] = 0, else output[i] = 1，但我尝试的所有东西似乎都删除了梯度，例如，当我试图实现训练操作时，我得到了“没有为任何变量提供梯度最后我做到了但是tf.floor不会注册渐变。
浏览 0提问于2016-06-10得票数 6
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对于序列预测问题，我不明白变压器和LSTM在力学上的区别。到目前为止，我收集到的资料如下：📷我真的很困惑，我想我错过了一些非常基本的概念。会很感激你的帮助。谢谢!
浏览 0提问于2021-09-04得票数 0
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我试图在InceptionV3上使用迁移学习，但是很难训练它，因为我只有一组/类图像。
两难的是，我只有一类数据，当我通过网络传递数据时，我获得了100%的准确性(因为没有什么可比较的)。
浏览 0提问于2020-09-07得票数 10
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然而，当我初始化tfp.Normal( mu，sigma)时，mu和sigma来自add_加权()在build()期间，梯度不通过µ和sigma传播。tensorflow概率文档指出，您可以传入分布参数的训练变量，并通过它们进行支持。我如何让它在keras中工作？ 下面是一个最小的工作示例。model.add_loss(r)model.fit(x, y=None) 此代码产生builtins.ValueError:没有为
浏览 171提问于2021-02-23得票数 1
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model.fit(x_train, quat_pitch, batch_size=batch_size, epochs=epochs, verbose=1)
引发ValueError(f“没有为任何变量提供渐变ValueError:没有为任何变量提供梯度：(“稠密/内核:0”，“稠密/偏差:0”，“稠密1/内核:0”，“稠密1/偏差:0”)。提供gra
浏览 2提问于2022-08-01得票数 0
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我是theano的新手，我正在尝试调整自动编码器脚本来处理文本数据。此代码使用MNIST数据集作为训练数据。该数据采用numpy 2d数组的形式。当我使用稀疏矩阵时，我修改了代码以使用theano.sparse包来表示我的输入。我的训练集是符号变量：但是，稀疏矩阵不能执行原始脚本中使用的所有操作(有一系列稀疏操作)。我已经将点更改为sparse.dot，但我找不到用什么替换总和，因此我将
浏览 2提问于2014-11-13得票数 0
我正在尝试训练一个LSTM自动编码器，将一个由120个特征和大约28K时间戳组成的多变量时间序列压缩成一个潜在的表示，稍后我可以将其用于监督学习。在这个过程中，我遇到了一个数据基数错误。import Modelfrom tensorflow.keras.layers import Dense, LSTMbatch_size=batch_size, shuffle=True, callbacks=
浏览 60提问于2020-12-14得票数 0
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用于异常检测的递归神经网络
、、、、
我到目前为止有什么使用第二个和更多的轻量级模型(基于时间序列分解)，该模型提供每日聚合，而不是15分钟聚合，以检测每日异常。问题如
浏览 0提问于2018-05-06得票数 2
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我正在使用tensorflow训练“显示和告诉”模型，在该模型中，模型自动生成图像的标题。我是怎么得到这个错误的。loss))324 return self.apply_gradients(grads_and_vars,
ValueError:没有为任何变量提供渐变，检查不支持渐变的操作图，在变量"tf.Variable 'word_embe
浏览 5提问于2017-09-30得票数 0
我的训练循环给了我以下警告：
<tf.Tensor: shape=()，dtype=float64，numpy=0.04537197429557289>
浏览 11提问于2021-07-09得票数 0
我正在训练一个深层的自动编码器，将人的脸映射到128维的潜在空间，然后将它们解码回原来的128x128x3格式。我希望在训练了自动编码器之后，我能以某种方式“分割”自动编码器的下半部分，即通过函数Keras和autoenc_model.get_layer()，负责将潜在空间(128 )映射到图像空间(128、128为了从经过训练的自动编码器获得解码器网络，我尝试使用：
dec_model = Mod
浏览 2提问于2019-04-01得票数 3
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