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我正在与Keras (1.2.0版)的非常奇怪的问题作斗争。model.compile(optimizer='rmsprop', metrics=['accuracy']) batch_size=batch_size)
File "/usr/lib&
浏览 1提问于2017-01-09得票数 0
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我可以找到许多与我的问题有关的问题和答案，但不知怎么的，它们并没有解决我的问题。我不知怎么想，我必须重塑我的输入数据框架，但不确定如何。y = df['Target']model = keras.models.Sequential()
model.add(keras.layers.Dense(64,input_shape
浏览 0提问于2018-10-28得票数 0
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我想使用Keras模型来做一个预测器。我有一系列参观过的地方。任务是预测最后的目的地。我被困在如何准备我的程序，我的数据提供给他们的LSTM模型。以下是与我的问题相关的最低限度代码。期望的任务是基于输入X (place1、place2、place3、place4)预测y (end)。model.fit(X_train,y)predict_classes = np.argmax(pred,axis=1)
Valu
浏览 0提问于2020-07-11得票数 1
当我试图在keras功能模型的定义中使用tf.map_fn时，我得到了错误：import tensorflow as tf
y =
浏览 1提问于2021-01-20得票数 3
我使用的是Google Colab Notebook和GPU from keras.models import Model
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/keras
浏览 44提问于2019-09-12得票数 2
但我无法弄清楚如何用正确的输入大小来堆叠这些层。但我知道这个错误：ValueError: sequential_40层的输入
浏览 2提问于2021-04-18得票数 1
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TF1.4使Keras成为不可分割的一部分。当尝试用propratery输入函数(即，不使用tf.estimator.inputs.numpy_input_fn)从Keras模型创建估计器时，由于Tensorflow不能将模型与输入函数融合，所以不起作用我正在使用tf.keras.estimator.model_to_estimator
keras_estimator = tf.keras.estimator.model_to_estimator(keras</
浏览 1提问于2017-12-22得票数 5
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如果定义如下所示，是否可以将Add()函数合并到tf.keras.Sequential()模型中： keras.Input(shape(input_shape,)), keras.layers.Dense(8), keras.lay
浏览 2提问于2020-05-05得票数 1
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15, 3)])plt.scatter(x, y)y = tf.constant(y)
tf.keras.layers.Dense(1) optimizer= tf.keras.optimizers.SGD(),
metr
浏览 9提问于2022-05-29得票数 1
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这是我使用keras的第一个项目。 这个想法是创建一个可以识别木材颜色的模型。如果颜色是我正在识别的颜色，我会得到一个1，如果不是，我会得到一个0。dataframe with only the target columntrain_y.head()
from keras.layers import Densemodel =
浏览 11提问于2019-02-05得票数 1
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(units = 128, activation = 'relu')(X_hidden3)output = Dense(units = num_category, activation = 'softmax', name = "output")(concat)
model = tf.keras.Modeloptimizer = '
浏览 0提问于2021-08-09得票数 0
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我将学习数据与3张量的输入。我的模型是from keras.layers import Dense, InputLayer self.encoder = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(32,input_shapetf.keras.layers.Dense(8, a
浏览 3提问于2022-08-29得票数 0
我是Keras的新手，我正在努力构建一个供个人使用/未来学习的模型。我刚从python开始，我想出了这段代码(借助视频和教程)。我有16324个实例的数据，每个实例由18个特征和1个因变量组成。import pandas as pdimport timefrom tensorflow.keras.models importSequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, LSTM, B
浏览 0提问于2019-09-26得票数 1
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我正在学习如何使用TensorFlow2.0，并尝试使用keras.estimator.model_to_estimator将keras模型转换为估计器模型。在keras模型中，我使用DenseFeatures layer keras.layers.DenseFeatures()自动将分类特征转换为one-hot编码。但是，当我尝试使用estimator = keras.estimator.model_to_estimator(model)并使用estimator.train()训练模型时，程序报告错误V
浏览 3提问于2020-07-15得票数 2
我有一些预先训练好的二进制Keras模型。在此示例中为3个模型。我试图通过平均这些模型的预测来建立一个集成模型。为了做到这一点，我引用了集成模型中的示例。(inputs=keras.Input(shape=(None,224,224,3)), outputs=outputs)Traceback (most recent call last(inputs=keras.Input(shape=(None,224,224,3)), outputs=outputs)
File "C:\Python\lib\sit
浏览 3提问于2019-08-19得票数 1
我正在尝试使用keras创建一个简单的RNN，但是我得到了这个错误：我已经看到这是一个常见的问题，并发现了许多类似的问题，但我仍然不能解决我的情况。代码：import glob
from keras.models import Sequenti
浏览 2提问于2018-02-14得票数 1
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在python 3.6.2上运行tensorflow 2.0和keras 2.2.4。尝试了像ResNet这样的keras模型以及它的工作效率。
浏览 1提问于2019-07-12得票数 1
我有一个Keras预训练模型"model_keras“，我想在损失函数中使用它。模型"model_keras“的输入是另一个Tensorflow模型"model_tf”(生成式模型)的输出。我的问题是我无法从"model_keras“得到正确的推断结果，由于这个问题，我无法正确地更新"model_tf”。我也尝试使用model.predict(输入)，但得到了ValueError：“当将符号张量提供给模
浏览 30提问于2020-10-20得票数 1
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这是模型代码：s = tf.keras.layers.Lambda(lambda x: x='he_normal', padding='same')(s)c1 = tf.keras.layers.Conv2D(32', padding='same')(p1)
c2 =
浏览 1提问于2021-03-17得票数 1
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我将灰度图像的输入数组转换为RGB。call_for_each_replica/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/kerastrain_step **/usr/local/lib/python3.6/dist-pac
浏览 74提问于2020-06-08得票数 0
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