Conv2D(f, kernel_size=(5,5), strides=(2,2))(input)如您所知，不同的内核大小会产生不同的输出形状我也可以计算输出形状，但如果更改内核大小，这将是不方便的。
浏览 0提问于2020-09-11得票数 0
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我有一个非常简单的keras顺序模型： keras.layers.SimpleRNN(1, input_shape=[None,np.newaxis]X.shape -> (4,2,1)由于我的形状，我希望我的输出形状是我的问题是:当模型预测输出的形状与y的形状<e
浏览 2提问于2020-04-12得票数 0
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)。我试图用我所做的AI (使用链接中的代码)、保存和加载(使用tensorflow：model.save和load_model)来预测，我有一个副本，我正在加载自己的模型，如下所示：predictions = model.predict(gray) #Predict through webcam
我不知道如何校准这个代码以适合我的tens
浏览 7提问于2022-11-20得票数 1
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无论如何，下面是在model.fit(...)行中产生错误的代码 tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(10, activa
浏览 12提问于2020-05-21得票数 2
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如何更改解释器输出形状？
、、、、
我希望输出解释器形状的结果是1 this，但结果仍然是110，我该怎么办？ 我制作了这样的模型层。model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2,2)),
tf.<
浏览 13提问于2020-04-28得票数 2
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我目前有一个类似于这样的keras模型：model.add(keras.layers.Dense(100, activation=tf.nn.relu))model.add(keras.layers.Dense(len(labels), activation=tf.nn.softmax))
模型需要知道它应该期望什么样的输
浏览 0提问于2019-09-10得票数 13
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当使用Tensorflow 2定义一个非常简单的网络时，我得到了一个与形状有关的错误。我的代码是：import pandas as pd
tf.keras.layers.Input(shape=data.shape[1:]
浏览 0提问于2020-04-29得票数 1
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我的环境
from keras.layers import Input, Convolution2D, MaxPool2D, UpSampling2D, Conv2Dinput_img = Input(shape=(1, 28, 28))= Model(input_img, decoded)
autoencoder.compile(optimizer=
浏览 2提问于2017-04-25得票数 0
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我正在用Python、Keras和Tensorflow构建一个基于LSTM的深层Q学习网络，并遇到了以下问题。在使用给定的batch_input_shape创建网络并尝试将网络与该形状的数据相匹配之后，我将收到以下错误：
警告:tensorflow:模型是为输入张量(“lstm_34_input:0”，shape=(64，1，10)，dtype=float32)用形状(64，1，10)构造的，但是对不兼容的形状(32，1，10)调用它。import n
浏览 1提问于2020-08-19得票数 0
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我使用的是来自tf.keras 1.9.0的TensorFlow。在构建一个input_shape模型时，似乎没有在第一层指定Sequential，一切都很好：from tensorflow import keras我还尝试使用PyPI Keras，它也很好(使用TensorFlow 1.9.0后端)。
为什么官方的Keras 要在第一层中指定输入形状？是不是因
浏览 3提问于2018-07-16得票数 3
现在，我使用Keras从图像生成器创建一个迭代器，如下所示；效果很好。
浏览 2提问于2020-04-27得票数 0
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这里我介绍了resnet 50模型import tensorflow.kerasfrom tensorflow.keras.applications.resnet50import ResNet50from tensorflow.keras.applications.resnet
浏览 0提问于2019-12-27得票数 1
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我有一些数据，我想做一个简单的TensorFlow神经网络。我已经对数据进行了预处理，因此它的形状是(18631,147个)，因此每个值大约有18000行。当我尝试运行model.fit时，我会发现一个奇怪的错误，我不明白：然后我做我的模型，用：first
浏览 4提问于2021-04-23得票数 2
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如果要连接平坦的上游稠密层，则需要这个参数(没有它，就无法计算密集输出的形状)。
你能帮我指出我对整个逻辑理解上的失误吗？
浏览 2提问于2020-05-17得票数 4
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我有一个在MNIST上训练的模型，但是当我输入一个手工制作的图像样本时，它会引发ValueError:层顺序的输入0与层不兼容:输入形状的预期轴-1的值为784，但接收到的输入具有形状(无，1)。from tensorflow.keras.datasets import fashion_mnist
from tensorflow.keras.models import Sequentialfrom tensorflow.keras</e
浏览 2提问于2021-02-13得票数 4
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然而，在复制和粘贴与木星完全相同的代码时，我收到了VSCode的消息：排在队伍里当然，我也在同一个环境中(anaconda与python 3.9.7)，Tensorflow版本: 2.8.0
有什么想法吗？
浏览 4提问于2022-04-28得票数 0
我输入了一个图像并返回另一个(一个掩码)进行测试，我的数据集只包含一个图像及其掩码：
train_data = tf.data.Dataset.from_tensors((img, mask))model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.MaxPooling2D(),
tf.
浏览 5提问于2022-09-05得票数 0
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我试图建立一个模型，但是它不会运行，因为输入数据与输出形状不匹配，我也想不出如何更改它。我的代码import numpy as npfrom tensorflow.keras.layersimport Conv1D, MaxPooling2D, Dense, Flatten
from tensorflow.keras</e
浏览 1提问于2019-11-01得票数 0
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在尝试训练我的模型时，我在tensorflow中遇到了输入形状错误。我已经检查了输入形状匹配，但我仍然得到一个错误，任何帮助将不胜感激。X的形状是(1，7)，y的形状是(1，2)。我有这样的代码： import tensorflow as tfimport numpy as np keras.layers.
浏览 24提问于2019-12-24得票数 0
我试着用tensorflow建立顺序模型。import tensorflow as tffrom tensorflow.keras import layers batch_size=1,)>> (
浏览 6提问于2021-08-20得票数 0
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