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我是深度学习的新手，正在尝试使用Keras在R中构建一个模型。我有20,000个32x32x3图像存储在一个数组中，用于我运行的模型training.When：model %>% layer_input/r-tensorflow/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/contrib/keras/python
浏览 6提问于2017-06-29得票数 2
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我正在尝试在tensorflow中使用迁移学习。我知道高级范式 base_model=MobileNet(weights='imagenet',include_top=False) #imports the
x=GlobalAveragePooling2D()(x)
x=Dense(1024,activation='relu')(x) #we add dense layers so that the m
浏览 36提问于2019-05-30得票数 1
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模式1：我想要的级联结果是:我想要那样的东西但不需要减重。input_layer1= Input(shape=(20))
x=Dense(16,'relu')(x)
out1=Dense(1,
浏览 1提问于2021-03-29得票数 2
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这是我到目前为止创建模型并将其转换为估计器的Keras函数API代码embedding_layer= keras.layers.Embedding(input_dim=32, output_dim=256, input_length=50)(input_layer)
lstm_layer = keras.layers.LSTM(
浏览 69提问于2019-07-24得票数 1
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遗憾的是，我甚至不能开始训练我的模型，fit()方法总是给我带来错误。 seed=1446, subset="validation")
input_layer= keras.Input(shape=(64, 64, 3))
x = layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), ac
浏览 2提问于2021-12-01得票数 1
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我得到了一个Xception模型。Xception = tf.keras.applications.Xception(input_shape=(512, 512, 3), include_top=False) 我已经将模型组合在一起，将输入通道更改为input_layer = keras.Input(shape=(512, 512, 1), name="img_input")
x = layers.UpSampling3D(size=(1, 1,3), name="outpu
浏览 19提问于2021-08-14得票数 1
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在使用TFv2训练模型后，是否可以对神经网络最后一层中的偏置项进行调整？以下是我的模型的一个示例： import tensorflow.keras as keras
layer_= keras.layers.Input(input_size)
layer_1 = keras.layers.Dense(layer_1_size, activation='relu')(<em
浏览 14提问于2020-06-13得票数 1
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我想使用注意力模型来提取注意力score.But，我找不到任何TF2应用程序接口来使用。outputs = graph.get_tensor_by_name('model_1/word_encoder_time/word_attention/Softmax:0')
pre
浏览 41提问于2020-07-23得票数 1
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级联两层
、、、、
model1=Sequential()
model1.add(tf.keras.layers.Conv2D(kernel_size=[10, 1], bias_initializer=keras.initializers.Constanttf.nn.relu, input_shape=(410,1,3)))
浏览 0提问于2019-08-26得票数 1
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我尝试使用分类模型，将每个句子从OCR单独传递到模型，并预测发票号、日期或其他任何东西，但是这种方法需要很长时间，我认为这不是正确的方法。
浏览 0提问于2018-10-10得票数 2
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def head(self, input, num_anchors, name, flatten=False): conv = layers.Conv2D(256, 3, 1, 'same', activation='relu', name=name+'_conv1')(input)
conv = layers.Conv2D(256, 3, 1, 'same', activation='relu&
浏览 0提问于2019-10-11得票数 1
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我正在尝试用VGG16和VGG19创建一个类似于这里提到的塔(How to have parallel convolutional layers in keras? )。我将使用预先训练好的imagenet权重加载VGG16和VGG19，然后将这些层合并为其他一些模型的输入。我在尝试弄清楚如何将相同的输入馈送到多个模型时遇到了问题。https://datascience.stackexchange.com/questions/30423/how-to-pass-common-inputs-t
浏览 17提问于2019-10-11得票数 0
我想使用经过训练的VGG19模型的前9层与TimeDistributed层相结合。但我得到了一个InvalidArgumentError。build_vgg(in_shape): vgg.outputs = [vgg.layers[9].output] img_features = vgg(img)
return keras.Model(img, img_feat
浏览 0提问于2018-07-10得票数 2
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GPU上带有keras的集成预报
、、、、
我正试图用同样构建的煤角模型来做一个整体预测。单个NNs的数据形状相同。我想使用GPU，因为模型应该是并行训练的。为此，我正在尝试合并模型。因为模型的数量应该是可配置的，所以我想在一个循环中这样做。以下是我的做法：from keras.layers import Embedding, GlobalAveragePooling1Dfrom keras import Model
from ke
浏览 3提问于2021-04-18得票数 0
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本教程使用PyGAD软件包，使用遗传算法训练Keras模型。我对二进制分类案例很感兴趣。我的输入矩阵的维度是10000x20。因此，我使用Keras创建了以下模型： input_layer = tensorflow.keras.layers.Input(20)dense
浏览 19提问于2021-06-16得票数 1
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对于下面的代码，为什么TF2.0中的模型预测可以工作，但模型(数据)失败？from tensorflow.keras import layers,Inputinput_layer = Input(1)d2 = layers.Dense(3, activation='relu')(d1)
model = tf.
浏览 0提问于2020-03-03得票数 1
loss = "categorical_crossentropy", 编辑：from tensorflow.keras
浏览 4提问于2021-06-14得票数 0
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“使用复杂或简单(如下)模型，这些模型在与Sequential一起使用时工作良好。我尝试了各种层、优化器和数据集。当使用真实数据或下面的随机数时，也会出现同样的错误。from tensorflow import kerasfrom keras.models import Modelfrom keras.optimizers import SGD
d
浏览 74提问于2021-03-18得票数 0
当我一层一层地构建模型时，Sequential和Model([input],[output])的结果似乎是一样的。Sequential模型： [ tf.keras.layers.Reshape((1,2)))
Model([input],[output])
浏览 12提问于2022-08-07得票数 1
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