是否有一种方法在自定义Keras损失函数中重塑TF张量？我定义了一个卷积神经网络的自定义损失函数？这个术语鼓励网络预测图像接近批处理的中值。由于CNN的输出是2d，reduce_median在一维阵列中工作得更好，所以我不得不将图像重塑为一维阵列。当我试图训练这个网络时，我得到了错误。/models.py", line 594, in compile File "/usr/
浏览 4提问于2017-03-27得票数 2
我正在编写一个简单的例子作为热身，我很困惑为什么我的张量形状不正确。我认为模型是预期的(样本、高度、宽度、通道)。当我打电话的时候我得到(784,100,100，3)下面是一个简单的模型。(784, 1, 100, 100, 3)
y_train shape: (784, 1, 100, 100
浏览 18提问于2019-11-16得票数 0
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我的keras.json已将后端指定为tensorflow，如果我打开Spyder和Jupyter IDE，则tensorflow将用作后端。奇怪的是，如果我在WinPython安装中打开python或ipython shell，则后端默认为theano。以前有没有人见过这种行为?如果有，解决方案是什么？我尝试过使用环境变量，但没有任何效果。
浏览 2提问于2017-03-22得票数 1
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我在使用Tensorflow和keras时遇到了问题。我们可以这样解释这个问题：
我们有一个模型(卷积神经网络)，它的输出形式是[None, 7, 7, 6]。我们有一个函数“定制丢失”。它们是[7,7,6]格式的。当我编译它时，我得到了错误消息：TypeError: must be real number, not Tensor。
浏览 3提问于2018-08-27得票数 1
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和Keras
、、、、
我一直在寻找什么是Tensorflow和Keras。他们说Tensorflow运行在KERAS之上，这意味着Tensorflow是Keras的“后端”。(虽然你可以使用其他如Theano和CNTK)
这里的“后端”术语是否意味着它在一个深度学习模型背后做了整个数学过程的事情？我的意思是，Tensorflow是一个做复杂事情的人，比如处理矩阵(<e
浏览 3提问于2020-06-02得票数 0
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我正在使用带有tensorflow==1.3.0后端的keras==2.0.8。下面是一个让我感到困惑的例子：y = Reshape((25, 25, 8))(x)print(y)
浏览 1提问于2017-10-16得票数 0
我发现在keras.backend或keras.layers中有许多相同的名称，例如keras.backend.concatenate和keras.layers.Concatenate。我模糊地知道，一个是张量，另一个是层。但是当代码这么大的时候，这么多的函数让我混淆了张量或者层。有人有解决这个问题的好主意吗？我发现的一种方法是首先在一个函数中定义所有占位符，但函数将其作为变量在结
浏览 0提问于2018-12-20得票数 0
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为了创建自定义的丢失函数，我看到许多人使用了tensorflow的后端功能。代码：import tensorflow.keras.backend as kb
y_true =0.15846486198115287,
浏览 1提问于2021-03-26得票数 1
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我有一个张量的形状(3, None, 80, 10)，我想重塑它到(3*None, 80, 10)。我尝试了下面的代码行，但是没有得到想要的形状(3*None, 80, 10)，我得到了形状(None, None, None)的张量
shape = [tf.shape(node_embed_tmp)[
浏览 0提问于2020-11-16得票数 1
import Sequentialfrom tensorflow.keras.layers importConv2Dfrom keras.layers import backend as k
<
浏览 3提问于2020-09-06得票数 1
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下面的代码取自Coursera中的deeplearning.ai课程实践中的TensorFlow (计算机视觉示例-第2周)。import tensorflow as tf(training_images, training_labels), (([tf.keras.layers.Flatten(),
tf.keras
浏览 15提问于2020-07-26得票数 1
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我试图调和来自TF“图表和会话”指南和TF "Keras“指南和TF估值指南的信息。现在，在前者中，它说A tf.Session给计算图访问物理硬件来执行图形和训练模型。与学习TF的最初教程一样，TF要求您使用会话来运行任何内容:变量指南、张量指南等等。然而，在TF Keras指南中，这些示例似乎没有对tf.Session或通常的with tf.Session() as sess:进行任何显式调用，Keras模型也没有使用急
浏览 0提问于2018-12-20得票数 5
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Im试图实现在2.0节中显示的权值正交约束。当我试图在Keras稠密层上使用它时，会引发值错误。如果我停止使用违禁品，就不会出现错误，但使用时会引发下一个错误：
2019-09-07 14:20:25.962610: I tensor
浏览 0提问于2019-09-07得票数 2
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import tensorflow as tffrom keras import backend as K
使用-> from keras importbackend as K命令的原因是什么？是干什么的呢？如果有人用简单的方式解释它，使它不会在头脑中变得复杂，我将不胜感激。
浏览 3提问于2022-01-30得票数 0
我正在尝试将4个不同的层连接成一个层，以输入到我的模型的下一个部分。我使用的是Keras函数API，代码如下所示。然而，我也打印了输入形状，它似乎是相同的，除了沿着concat轴(这是自shape=以来的shape1？是批次中的示例数量)。
Tensor("input_1:0", shape=(?Got inputs shapes: [(None, 6), (None, 7, 62), (None, 23, 62)
浏览 3提问于2018-07-31得票数 1
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问题描述：
我试图从softmax层的输出(维数(,2))中访问单个元素(即标量)，并将其乘以来自另一个模型的张量，该模型的维数为(,10)。描述我的问题的模拟拨号图如附图所示。我使用带有Tensorflow的Keras作为后端。到目前为止，我的方法是:假设softmax层的输出维数是(,2) (即大小为2的向量)。首先，我<e
浏览 0提问于2018-07-22得票数 0
随着Keras成为TensorFlow的API，有许多旧版本的Keras代码，比如。from keras import modelsfrom tensorflow.keras import models
浏览 1提问于2019-01-08得票数 8
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我的CNN的输出是这意味着我想要检测最多6条狗(每条狗应该用xmin，ymin，xmax，ymax =4值，4*6= 24表示)现在，这张图片的标签看起来像这样现在，如果我的CNN输出像这样的内容( 290, 285, 350 , 350, 60 , 40 ,
浏览 3提问于2018-04-01得票数 1
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Tensorflow有tf.logical_and()和tf.logical_or()来比较两个布尔张量，即tf.logical_and(x,y)==TRUE if x==TRUE and y==TRUE不过，我在Keras后端找不到这样的东西。它们有keras.backend.any()和.all()，但这是为了在张量内进行聚合，而不是在张量之间。我一直不得不使用嵌套K.switch()函数的变通方法</e
浏览 0提问于2018-04-20得票数 8
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