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我已经在keras中训练了一个多层感知器，将模型序列化为JSON，并将权重保存到HDF5。如何在C/C++中导入此模型以对其进行预测？
浏览 20提问于2018-08-02得票数 1
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我想知道是否有可能创建一个自定义的网络结构，其中输入层通过使用tensorflow与与输入层不相邻的隐藏层有额外的连接。举个例子，假设我有一个简单的网络结构，如下所示。import numpy as npimport tensorflow as tfn = 5([ tf.
浏览 4提问于2021-12-01得票数 0
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import randomfrom keras.models import Sequentialfrom keras
浏览 1提问于2017-03-19得票数 10
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最近我学习了ResNet的跳转连接，我发现这种网络结构在训练过程中会有很大的改进，它也适用于卷积网络，如U-net。但是，我不知道如何用LSTM自动编码网络实现类似的结构。from keras.layers import LSTMfrom keras.layers import RepeatVectorfrom keras.utils impo
浏览 14提问于2020-03-20得票数 3
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在的工作之后(pp3是一个有用的图，但请注意，为了这个问题的目的，我忽略了网络结构的修改)，我通过生成合成输入和类标签(“内部循环”)来训练整个模型进行T=32迭代。我如何使用Keras实现这一点？可以在Keras中进行循环展开吗？我如何提供一个任意的损失，并将其支撑到展开的层中？
更新:现在有一个实现，在PyTorch中，它使用了Facebook的“更高”库。有没有一种Keras的方法来实现这一点？
浏览 1提问于2020-03-16得票数 1
在Keras中运行神经网络时，我似乎找不到太多关于如何解释get_weights()输出的文档。据我所知，输出是由网络结构决定的。因此，我将我的网络结构的简化版本粘贴到下面：
model.add(Dense(5, input_dim=2, activation = linear, use_bias=True, kernel_initializer
浏览 1提问于2017-10-19得票数 15
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我是Keras的新手我的神经网络结构在这里：import keras.backend as KBack
#...some code here
浏览 6提问于2018-08-04得票数 2
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然而，无论我使用多少不同的网络结构(例如，增加神经元和层的数量)，我都无法达到接近于零的损失值。 需要强调的是，i)我不想使用另一个激活函数，ii)现在，我不会对数据点进行标准化。([ tf.keras.layers.Dense(k, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(k, activation='relu
浏览 31提问于2021-11-09得票数 0
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hidden layer network.add(Dense(units = 16, network.add(Dense(units = 16,
浏览 26提问于2021-08-22得票数 2
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这是我的ResNet代码块，已经在主网络结构中使用了6次。= tf.keras.layers.Activation('relu')
x = self.relu3(x)
return x 下面是主要的网络结构= tf.keras</em
浏览 24提问于2019-09-23得票数 0
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我正在尝试使用Keras的resnet实现一个具有完全不同图像集(B&W 16位)的传输学习任务。那么Keras作为输入所期望的是什么呢？
浏览 0提问于2017-01-24得票数 1
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在我正在编写的一个教程中(链接如下)，作者概述了基线神经网络结构：
谢谢!
浏览 17提问于2017-08-31得票数 14
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我把神经网络定义如下：inputP = keras.Input(shape=(40, ), name="positive") # Variable-length sequence ofints
inputN = keras.Input(shape=(40, ), name=&qu
浏览 5提问于2021-04-23得票数 0
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我用Keras创建了基本的神经网络。利用数据向量和相应的输出数据，即两个元素的向量，成功地对网络进行了训练。它表示一个坐标(x，y)。所以，在数组中，出现了一个数组。(None, 2) 22我意识到网络结构只允许长度如何修改网络，使其能够对向量(坐标列表)进行训练和输出？
浏览 4提问于2017-05-09得票数 6
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我非常感兴趣，我决定做一个小项目，在我的空闲时间，以获得一个it.The的目标，我的项目是做一个神经网络，可以玩一个基于转弯的游戏。如果可能的话，我希望你能给我指出一些正确的方向。
谢谢。
浏览 0提问于2018-05-11得票数 1
我需要将模型转换为.h5 (keras)，以便在Matlab中导入它。补充:我问了一个朋友，显然这是不可能的，因为首先，我必须“翻译”Keras的网络结构。这一步对于我在域中的级别来说太难了。
浏览 9提问于2020-05-10得票数 2
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我在试着建立一个神经网络， main_input = Input(shape=(2, 360, 1)) 以下是我的代码，但我在Tensorboard中发现与我的输入并行的层，这不应该是这样的。 在第一次添加之前，请看下面的图片。为什么会这样呢?谢谢！ def reslayer(_input): x = Convolution2D(64, 1, 3, border_mode='same', dim_ordering='tf', activation='relu',
浏览 22提问于2019-01-31得票数 0
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三通道图像卷积层
、、、
我想使用来自Keras库()的DQN代码和3通道图像(没有灰度转换)。model = Sequential()
model.add
浏览 3提问于2017-06-12得票数 1
1回答
0.29365378], [ 0.27946938]])
from keras.modelsimport Sequentialfrom keras.optimizers import SGD
浏览 3提问于2017-06-30得票数 0
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