最近我在玩Kaggle中的叶子分类问题。我见过笔记本电脑。但当我尝试使用Tensorflow构建相同的模型时，它产生的精度很低，损失变化很小。下面是我的代码：import numpy as npfrom sklearn.preprocessing import但是当在Keras中使用相同的数据和模型时，它确实产生了非常好<em
浏览 16提问于2017-01-20得票数 1
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我想将Keras模型转换为Tensorflow Lite模型。当我查看文档时，有人说我们可以使用tf.keras HDF5模型作为输入。这是否意味着我可以使用保存的HDF5 Keras模型作为它的输入，或者tf.keras HDF5模型和Keras HDF5模型是不同的东西？
浏览 1提问于2019-05-03得票数 1
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Tensorflow Keras模型和Tensorflow估计器都能够训练神经网络模型，并使用它们来预测新数据。它们都是建立在低级核心TensorFlow应用程序接口之上的高级API。那么我应该在什么时候使用一个而不是另一个呢？
浏览 6提问于2018-07-21得票数 59
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我正在尝试弄清楚如何使用LSTM/GRU构建一个模型，该模型可以预测多对多，但对于每n次(在我的例子中是7次)输入。例如，我的输入数据有一整年每天的时间步长，但我只尝试预测每周结束时的输出，而不是每天。我能找到的唯一信息是这个答案：Many to one and many to many LSTM examples in Keras 它说：“当步数不同于
浏览 48提问于2019-02-13得票数 0
我一直在尝试使用Keras构建一个多输入模型。我来自于使用顺序模型，并且只有一个输入，这是相当直接的。我一直在看StackOverflow上的文档()和一些答案()。基本上，我想要的是让两个输入训练一个模型。一个输入是一段文本，另一个是从该文本中提取的一组精心挑选的特征。手工挑选的特征向量具有恒定的</
浏览 20提问于2017-12-23得票数 5
我知道顺序使用时如何设置keras模型的名称，但我不知道如何命名基于函数api的模型。让我换个说法，我问的是如何设置keras模型的名称，而不是层的名称
嗯，我做了一些实验，它起作用了，所以要命名基于functional api的keras模型，只需将输入传递到Model中，如下所示
浏览 43提问于2018-08-12得票数 5
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乍一看，它似乎使深入学习在几乎类似的线，如Keras在一个高水平的容易。每种方法的优点和缺点是什么，建议初学者使用什么？
浏览 0提问于2017-01-19得票数 2
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基于从二进制文件样本中提取的5个特征，其思想是将不同的深度学习模型组合在一起，每个模型处理一个特征样本。 或者简单地说，有没有一种方法可以连接CNN和RNN，使CNN的输出成为RNN的输入？
浏览 20提问于2020-10-15得票数 0
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我想在keras中创建一个顺序模型，其中一个隐藏层的节点数量与输入节点的数量一样多。每个输入节点应该只连接到一个隐藏节点。隐藏图层中的所有节点都应连接到单个输出节点：在keras中使用Sequential()模型可以实现这一点吗？
浏览 2提问于2020-06-03得票数 0
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换句话说，我的数据集看起来如下。因此，我的label_1可以是0或1，而我的label_2可以是0、1或2。
我的当前代码如下所示。由于我有两个标签(即label_1和label_2)，如何将这些标签与lstm模型相匹配？我必须做一些像keras.utils.to_categorical(label_1, 2)和keras.utils.to_categorical(label_2, 3)这样的事情吗？如何修改模型，使其适合multiclass mult
浏览 2提问于2020-05-29得票数 3
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您可能知道，最近版本的tensorflow/keras允许使用。API的这一特性是一个很好的选择，特别是当您希望将图像增强应用于具有多模态输入的模型(图像)和针对不同输入的不同子网络时。与无增强相比，该方法的检测准确率提高了3~5%。
但是我不知道在实际的训练中使用了多少训练样本。为了简单起见，让我们假设在对模
浏览 3提问于2022-11-05得票数 0
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这是一个简单的代码，用于创建、编译和拟合单层的模型。X),dtype=tf.float32)#设置随机种子#1.使用顺序API创建模型 tf.keras.layers.Dense(1)])
#2.简
浏览 41提问于2022-01-30得票数 2
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我目前正在开发一个使用Keras + Tensorflow的模型，以便确定一组蛋白质的温度范围。我首先做的是创建一个预先训练的模型，将蛋白质转化为嵌入物，然后预测其各自的温度。我现在要做的是将这个pre=trained模型合并到一个新模型中，该模型可以使用这个给定的模型和相应的权重作为
浏览 30提问于2020-11-11得票数 1
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在Python中，您可以使用TimeSeriessplit()正确地拆分时间序列以进行培训，但也可以这样做(？)在凯拉斯，由TimeseriesGenerator。哪一个是值得推荐的？
浏览 0提问于2019-10-08得票数 1
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与独立的keras模型相比，使用tf.keras.estimator.model_to_estimator有什么好处？例如，当我们想要实时服务模型的时候？
运行predict(x=x)并保存输出的</
浏览 1提问于2019-01-11得票数 3
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我使用Keras模型来训练多类分类器。
在评估方面，Keras输出一个信任向量，我可以使用argmax推断出正确的类id。然后，我可以使用查找表来接收实际的类标签(例如字符串)。到目前为止，解决方案是加载经过训练的模型，然后分别加载查找表。由于我有相当多的分类器，所以我倾向于将这两个结构保存在一个文件中。因此，我要寻找的是一种将实际的</
浏览 3提问于2017-06-01得票数 6
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我正在尝试运行一个Keras模型，在该模型中，我将一个文件夹中的88张图像读取到一个numpy数组中。此数组应转换为Keras张量，以便我可以处理模型中的数据。我正在运行以下代码：import numpy as npfrom keras import backend as K
print(images
浏览 11提问于2017-07-25得票数 0
在实际构建的模型中，这两者是可交换的吗？这两种情况的用例是什么？
浏览 0提问于2018-08-22得票数 2
假设我有一个自定义层Node，它继承自keras.layers.Layer，应该表示神经网络中的单个节点。据我所知，为了在keras中提供一个层，你需要向它传递一个张量，但我想要的语法是这样的：n2 = Node()
做这样的事情会被认为是不好的做法吗？
浏览 0提问于2020-10-04得票数 0
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