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2
回答
DL4J模型中的角化模型转换
、
、
我必须在
java
中保存和加载一个keras模型,然后我想我可以使用DL4J。问题是,当我保存我的模型时,它没有具有自己权重的嵌入层。_1 (
LSTM
) (None, 300, 256) 570368 ================================================================= 在
java</em
浏览 5
提问于2019-02-19
得票数 3
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1
回答
基于BI的CTC Tensorflow模型在Android中的应用
、
、
、
TL;DR,我想知道如何在android应用程序中使用双
lstm
-模型。self.inputs = tf.placeholder(tf.float32, [None, None, network_config.num_features]= tf.sparse_tensor_to_dense(self.decoded[0], default_value=-1, name="output") 我
浏览 1
提问于2017-10-05
得票数 0
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2
回答
按类调用Keras
、
、
我是一个
Java
开发人员,对Python和Keras还很陌生。我有一个使用此
代码
的工作示例:encoder_outputs, state_h, state_c= encoder_
lstm
(encoder_inputs) 因此,我理解我正在创建类
LSTM
的对象的第一行,但是随后我传递了一个ndarray (或类似的)到这个对象,但没有指定要调用的任何函数。
浏览 4
提问于2018-12-25
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1
回答
在功能模式下使用
LSTM
时的问题
、
ndim=2import kerasfrom keras.models import Modelimport numpy as np out =
LSTM
(hidden_dim, input_shape=(1, 129))(
lstm
_input) d
浏览 2
提问于2019-05-03
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1
回答
用lua posix execp执行
java
程序
、
、
、
、
我在使用lua的posix.execp()函数在子进程中执行
java
程序时遇到了困难。我希望能够创建管道,并让进程之间进行通信。argjava={}argjava[1]="-cp"argjava[3]="/home/joeA/tree-
lstm
/l
浏览 1
提问于2015-10-29
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1
回答
LSTM
的output_dim怎么能与下一层的input_dim不同?
、
、
、
、
我在看这段
代码
:model.add(
LSTM
(input_shape = (1,), input_dim=1, output_dim=6, return_sequences=True))model.add编辑
代码
是错误的,Keras只是尽了最大努力,如实际生成的模型所示(参见模型如何与
代码</em
浏览 1
提问于2018-03-02
得票数 2
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2
回答
ValueError:尺寸必须相等
、
我运行了那个的
代码
,得到了以下错误n_words = len(word_index) embed_size = 3
浏览 2
提问于2018-08-29
得票数 0
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1
回答
如何在MultiRNNCell中重用权重?
、
、
在我的
代码
中,我现在有:from tensorflow.contrib import rnn
lstm
_multi_cellwith tf.variable_scope('
lstm
') as scope: <
浏览 2
提问于2017-05-12
得票数 0
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1
回答
在TensorFlow中使用一个
LSTM
的输出作为另一个
LSTM
的输入
、
、
、
、
Output 2依赖于Output 1,正如在回答类似问题时所述,我尝试通过从
LSTM
1的隐藏状态设置
LSTM
2的初始状态来实现这一点。我使用TensorFlow使用以下
代码
实现了这一点。=
LSTM
(units, return_state=True)dense1= Dense(1) dense1_out = dense1(<
浏览 11
提问于2020-05-27
得票数 1
1
回答
值错误:输入0与图层
lstm
_1不兼容:需要的ndim=3,找到的ndim=4
、
、
、
、
model.add(BatchNormalization(axis=chanDim)) model.add(
LSTM
str(x.shape.as_list()) ValueError:层
lstm
的输入0与层不兼容:需要的ndim=3,找到的ndim=4。收到的完整形状:无、16、16、128
浏览 5
提问于2021-07-14
得票数 0
1
回答
LSTM
嵌入层形状误差
、
、
我有这样的网络架构:model.add(Embedding(9761, 100, input_length=longest_period))model = Sequential()model.add(
LSTM
浏览 5
提问于2018-08-23
得票数 0
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1
回答
层顺序的输入0与该层不兼容:
、
、
valid_data = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_valid, y_valid))model.add(
LSTM
(16, return_sequences=True)) model.compile
浏览 7
提问于2020-09-19
得票数 0
2
回答
lstm
(256) +
lstm
(256)与
lstm
(512)的区别是什么?
、
、
以下是
代码
model.add(
LSTM
(256, input_shape=(None, 1), return_sequences=True))model.add(Dense(1))model = Sequential() model.add(
LSTM
浏览 62
提问于2019-07-29
得票数 2
1
回答
多元多时间序列模型的体系结构,其中有些特征是TS特有的,有些特征是全局的。
、
、
、
、
我希望用N不同的系列构建一个时间序列模型(使用TCN或
LSTM
),每个序列都具有特定于P系列的特性\mathbf{X}。我的输入数组是维度N \times t \times P,其中t是时间步数。
浏览 0
提问于2019-03-09
得票数 1
1
回答
TensorFlow中的多到多
LSTM
:训练错误没有减少
、
、
我试着用训练
LSTM
来表现得像个控制器。至关重要的是,这是一个对许多问题。我有7个输入功能,每个功能是一个40个值的序列。我的输出有两个特性,也是由40个值组成的序列。
代码
按预期运行并产生输出,但我无法减少训练错误(均方误差)。在前1000个时代之后,这个错误就停止了。
lstm
2
浏览 4
提问于2017-06-15
得票数 1
1
回答
基于
LSTM
的脑电信号分类体系结构
、
、
、
、
我基于本文中提到的“叠层
LSTM
层(a)”实现了高精度的分类:。有些事情是这样的:model.add(
LSTM
(128), return_sequences=True)设32为脑电通道我想实现
浏览 5
提问于2021-01-20
得票数 2
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1
回答
下面
代码
中的括号"()“有什么意义吗?
、
python
代码
是: (self.feed('conv5_3').conv(3,3,512,1,1,name='rpn_conv/3x3'))(self.feed('rpn_conv/3x3').
lstm
(512,128,name='
lstm
_o')) (self.feed('
lstm
_o').
lstm
_bbox(128,le
浏览 1
提问于2017-11-14
得票数 0
1
回答
R中的
LSTM
seq2seq模型似乎没有使用经过训练的模型进行预测。
、
、
、
We don't use thedecoder_
lstm
<- layer_
lstm
(units=latent_dim, return_sequences=TRUE,decoder_results <- decoder_
lstm
(decode
浏览 7
提问于2022-11-09
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1
回答
LSTM
:找出图书馆吗?
、
以下是
代码
: peepholes: Layer.connectionType.ALL_TO_ALL, inputToOutput: true,// 1 input, 3 hidden layers (4 nodes per layer), 1 outputconst trainingA
浏览 5
提问于2017-04-24
得票数 1
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1
回答
LSTM
和一维CNN层的合并
、
、
、
、
拟议的架构是,model.add(tf.keras.layers.
LSTM
(256))model.add, strides=1,activation='linear',in
浏览 1
提问于2020-11-04
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