tensorflow.math.multiply和tensorflow.keras.layers.multiply有什么区别？同样，tensorflow.math.add和tensorflow.keras.layers.add的区别是什么？我之所以有这个问题，是因为当我构建自己的自定义损失函数和度量标准product = multiply([y_true_f, y_pred_f])时，如果我使用from tensorflow.keras.layers但是如果我使用from tensorflow</
浏览 9提问于2020-01-01得票数 2
我试图在TensorFlow顺序模型中实现一个CRF层，以解决NER问题。我不知道该怎么做。以前，当我实现CRF时，我使用以tensorflow为后端的keras中的CRF，即我在keras中创建了整个模型，而不是tensorflow，然后通过CRF传递整个模型。啊，真灵。但是现在我想在Tensorflow中开发模型，因为Tensorflow 2.0.0 beta已经内置了keras，我正在尝试构建一个顺序层，并在双向lstm层之后添加CRF层
浏览 3提问于2019-11-24得票数 5
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我创建了一个带有输入层的简单拓扑，以及两个密集的隐藏层。每个隐层有10个输入和10个神经元。我原以为每个隐藏层都有10x10的权重/突触，但第一个隐藏层似乎只有1x10的权重：
features = {"test_input" : tensorflow.range(10)}feature_columns = [tensorflow.feature_column.numeric_column("test_input"
浏览 1提问于2018-05-11得票数 0
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我在tensorflow中实现了一个深度学习模型(FCN-8s)，并且最初使用tf.add(x,y)来执行张量加法。然而，在绘制体系结构时，添加层似乎与其他层不一致。，但在摘要中，该操作的结果似乎有效地传递到下一层。当使用tensorflow.keras.layers.Add或tensorflow.keras.layers.add时，添加层将与网络的其他部分相关联。我的问题很简单：
tensorflow.keras.layers.Add().Besid
浏览 9提问于2021-09-09得票数 0
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我在该层上使用了效率网的层进行一些后处理，但是在提取该层并对其执行操作之后，它表明：
x = base_model.get_layer('swish_96').outputatrous空间金
浏览 1提问于2019-07-12得票数 1
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我正尝试在Keras模型中使用tensorflow操作。我之前试图用Lambda层包装它，但我认为这会禁用该层的反向传播。更具体地说，我正在尝试在Keras模型中使用来自的层，而不是将其移植到Keras层(我希望稍后部署到tensorflow )。我可以以共享库的形式编译这些层，并将它们加载到python中。这给了我tensorflow操作，但我不知道如何将其组合到Keras模型中。Keras MNIST模型的一个简单示例，例如，一个Conv2D<em
浏览 5提问于2017-07-13得票数 4
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假设我有一个简单的神经网络，它有一个输入层和一个在tensorflow中编程的卷积层： input_layer = tf.reshape(features["x"],如果我想在这个卷积层之后添加一个LSTM层，就必须将卷积层 (用keras语言)，然后将TimeDistributed层的输出放到LSTM中。
Tensorflow提供对中的keras层的访问。我可以直接使用
浏览 2提问于2017-11-07得票数 15
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import tensorflow as tf
from tensorflow.kerasimport models from tensorflow.keras.utilshidden layer
network.add(layers.
浏览 2提问于2020-09-15得票数 0
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我有一个TensorFlow 2模型，有一个经过预先训练的Keras层来自TensorFlow集线器.我想微调这个子模型中的权重，以适应我的数据集，但是如果我天真地设置trainable=True和training如果我将底层模型的实际层置于我的控制之下，我将在这些单独的层上插入下拉层或设置L2系数。但是这些层是使用TensorFlow集线器方法导入到我的网络中的。此外，我怀疑底层模型是相当复杂的。我知道在TensorFlow 1中，
浏览 1提问于2019-04-19得票数 1
我有一个咖啡层.prototxt文件，我想转换咖啡层在Keras或TensorFlow。有一个层类型："ImagePairData"，我不明白这是什么意思，它转换成Keras或TensorFlow是什么意思？下面是这一层： name: "pairdata" top: "data" im
浏览 0提问于2018-07-31得票数 1
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我目前正试图在中实现TensorFlow，就像以前在Caffe 中所做的那样。1)如何将“反褶积”层从Caffe映射到TensorFlow？它正确吗，tf.nn.conv2d_transpose( 3)咖啡SoftmaxWithLoss是否与TensorFlow so
浏览 3提问于2016-04-20得票数 5
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我想获得自定义层的权重，但是我无法通过model.layer().get_weights()X获得它们。所以我检查了模型的各个层，似乎定制层被分解成几个操作，在这些层中找不到权重。以下是自定义层代码 self.output_dim预期:前五层由具有可训练内核的单层取代。权重可以由get_weights()直接获得。我列出了前
浏览 12提问于2022-11-18得票数 0
我用TensorFlow训练了一个TensorFlow模型，我想在层中得到一个特定的权重。例如，在torch7中，我只需访问model.modules[2].weights。要获得第二层的权重，我如何在TensorFlow中做同样的事情？
浏览 4提问于2016-03-24得票数 77
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我正在尝试自定义从tf集线器获取的模型，但是无法访问以下错误的层：“KerasLayer”对象没有属性“层”import tensorflow_hub as hub
feature_extractor_url = "https://tfhub.dev/tensorflow/efficientnet/lite0x = tensorflow<
浏览 7提问于2020-03-16得票数 2
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目前的简单模式：from tensorflow.keras.layers import Densefrom tensorflow.keras.optimizers import Adam
input_A = Input(shape=switchable_inputs_model")
model.compile(l
浏览 4提问于2022-09-08得票数 0
我正在使用带有tensorflow==1.3.0后端的keras==2.0.8。25, 8))(x)print(y)
这只是我的模型的一部分，在这些行之后，我在一些tensorflow
浏览 1提问于2017-10-16得票数 0
我在TensorFlow 1.14中构建了一个经过训练的模型，该模型使用(现在已被废弃的) 层(在中的TensorFlow 2.0中可用)，并且我正在尝试将旧层的权重移植到一个使用构建的新TensorFlow这样做的一个动机是能够在CPU上进行推断( tf.compat.v1.keras.layers.CuDNNGRU层只运行在GPU上)。另一个动机是对模型进行未来验证。问题
如何将经过训练的tf.contrib.v1.keras.layers.CuDNNGRU层转换为
浏览 4提问于2019-11-11得票数 2
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如果将它们混合(类似于一个隐藏层中的tf.keras.layers.Conv2d，在下一个隐藏层中使用tf.layers.max_pooling2d)，会有什么好处吗？
浏览 3提问于2018-06-28得票数 12
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我正在使用LSTM训练一个modell，但我收到了这个错误消息：我看到其他一些人也有同样的问题，但他们的解决方案对我来说都不起作用import SnowballStemmerfrom nltk.tokenize import word_tokenize
from
浏览 2提问于2020-03-21得票数 0
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