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我正在尝试用神经网络做一些实验，包括将自定义数据输入到它的瓶颈层并分析输出。
很可能我走错了路。我的信念是，使用keras，实现自定义瓶颈输入的唯一方法是让模型由两个较小的模型组成。我将在我的训练数据上训练大型模型，然后使用任何瓶颈向量对第二个较小的模型调用predict()进行分析。不幸的是，我的第一个模型不是连续的(我也许可
浏览 14提问于2019-08-07得票数 0
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在将嵌入层的输出传递给LSTM层时，我遇到了一个我无法识别的ValueError。我的模型是： def lstm_mod(self, n_cells,batch_size): embedding = tf.keras.layers.Embedding(batch_size,self.n_seq,input_length=self.n_clusters)(input)
x
浏览 17提问于2021-04-23得票数 1
我认为这是必要的，但实验结果是否定的。 我训练了一个在顶层有37个类的Resnet50模型。模型是这样用ImageDataGenerator训练的。categorical')
history = model.fit_generator(generator, steps_per_epoch=generator.n / 256, epochs=10) 在我的训练数据集上进行问题是，当我试图预测训练数据集中的每个图像时，预测是错误<em
浏览 103提问于2019-06-16得票数 1
我正面临Azure数据仓库的一些问题。目前，我正在为组织存储所有数据，包括主数据和一些大型核心表。这些数据集正在向大量的电力bi仪表盘和报表提供数据。这些仪表板每天刷新一次，数据集每小时刷新一次，以便将实时数据馈送到这些仪表板。当这些仪表板刷新时，我遇到了瓶颈，队列中有许多查询，并在刷新过程中结束电源双向超时。有人可以建议我可以做什么来微调日期仓库，谁可以建议什么是最好的<
浏览 11提问于2021-02-28得票数 1
方法1和方法2中瓶颈特性的大小：(输入图像的数量)x3x3x2048为什么基于Keras的Inceptionv3模型和本地Tensorflow模型的大小不同我的猜测是，当我在Keras中说include_top=False时，我并不是提取池3/_ layer :0层。这是正确的吗？如果是，我如何提取Kera
浏览 4提问于2017-11-07得票数 8
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如何训练这个多类RNN？
、、、、
model = keras.models.Sequential([
当我尝试训练真实的训练集时，损失根本不会移动。你知道如何成功地训练这个模型吗？您可以找到前10个数据点要加载数据，只需使用：
with open
浏览 1提问于2021-04-08得票数 0
我正在从事一个深度学习项目，我正面临一个数据集大小的问题。我想为视频数据集顺序事项制作一条管道。因为如果我尝试加载整个数据集，那么TensorFlow通过一个错误，这间接意味着内存不足。我在官方的TensorFlow文档中阅读了关于tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator、tf.data和tf.data.Dataset的文档，这些文档用于为图像数据集创建管道，以批量加载它们并避免内
浏览 0提问于2022-09-30得票数 0
是否强制要求模型输出中的批处理元素的数量等于其输入中的元素数？Output shape = (1, 1), expected output shape = shape (2, 1)input_ = Input(shape=(d, ))model = keras.Model(name='model', input
浏览 0提问于2020-02-22得票数 1
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我正在尝试使用来自tf.keras.applications的模型，例如VGG16，用于我的顺序分类任务的非图像数据。我的X_train输入形状= (# samples，window size，# columns)类数量=2谢谢!
浏览 8提问于2018-08-14得票数 0
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我想要做的是重新培训VGG16使用Tensorflow后端使用Keras识别新类型的图像数据。这是我的代码：这就是我的任务管理器在培训期间的样子：我已经安装了Tensorflow-gpu 1.7.0，
浏览 0提问于2018-04-18得票数 0
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我有一个模型，它由几个继承自tf.keras.Model的子模型组成。这些子模型或多或少都是组成keras.layers的keras.layers模型(如keras.layers.Conv2D、keras.layers.BatchNormalization等)的简单集合。调用函数通过不同的顺序模型传递数据(有时向顺序模型的输出添加额外的<
浏览 6提问于2019-11-19得票数 2
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因为这种爆炸性的梯度和爆炸性的损失发生在网络巨大的时候，所以我不在这里张贴整个网络。问题是，使用Keras API有两种训练方法，一种是model.fit()，第二种是更多的定制方法，用于更复杂的训练和网络，但是虽然我几乎所有的东西都保持不变，model.fit()没有爆炸性的损失，但自定义方法给出了爆炸性的损失有趣的是，当我在一个小得多的网络中监控许多细节时，两种方法看起来都是一样的。x_trai
浏览 36提问于2021-08-06得票数 0
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Amazon表示，我的应用程序正在向读取副本分发通信量。我的一个RDS实例，它为几个网站提供动力，只是陷入了瓶颈，所以我有点恐慌，不知道现在该从哪里开始。如果我要走的方向不对，请告诉我正确的道路。
浏览 0提问于2012-12-14得票数 0
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在下面的Keras和Tensorflow神经网络训练实现中，keras实现中的model.train_on_batch([x], [y])与Tensorflow实现中的sess.run([train_optimizer特别是:这两条线如何在训练中导致不同的计算量？keras_version.pyc = Dense(num_classes, activation="so
浏览 0提问于2018-11-20得票数 9
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我正在尝试使用Cloud ML Engine中的Keras进行视频分类。我使用了一个引用不同子剪辑结束帧开始的csv文件，以及一个向模型提供批量剪辑的生成器。生成器负责从存储桶中加载帧，将它们作为图像读取，并将它们连接为numpy数组。我的训练是相当长的，我怀疑生成器是我的瓶颈，因为大量的读取操作。
在我在网上找到的例子中，人们通常将预先格式化的剪辑直接保存为tfrecords文件
浏览 2提问于2018-10-26得票数 1
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我试图在实时运行的应用程序中运行一个在Keras中受过训练的RNN。在递归网络中的“时间”(它是一个LSTM)这里是数据被接收时的实际时刻。
我想以一种在线的方式获得RNN的输出。对于非递归模型，我只是将我的输入输入到形状inputDatum=1,input_shape中，并在其上运行Model.predict。我不确定这是为应用程序在Keras中使用前向传递的预
浏览 1提问于2018-03-16得票数 4
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我感兴趣的是找出在有向无圈图(在拓扑顺序的意义上)中没有排序的顶点集。也就是说，例如:非连通子图中的两个顶点，或在如下情况下的对(B，C)，(B，D)：
我想到的天真的可能性是枚举所有拓扑排序(在本例中是[ A, B, C, D ]和[ A, C, D, B ] &查找其顺序至少在两种类型中不同的所有对，但这在计算上是非常昂贵的。对于我想要达到<em
浏览 2提问于2017-12-28得票数 2
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我试图对产品销售进行多步(即顺序到顺序)预测，同时使用(多元)顺序输入和非顺序输入。
具体来说，我使用的是销售数字以及其他顺序输入(例如，价格、假日前一天等)。来预测未来百万天的销售额。此外，我有一些非顺序的特点，产品本身。对于m=1，我可以简单地输入这一天的顺序数据以及在LSTM层之后的非顺序</em
浏览 6提问于2020-10-07得票数 2
：现在我有两个输入数据来源：2)一些numpy数据。对于numpy输入数据，我知道如何将数据提供给占位符变量：mLoss, = sess.run([loss], feed_dict = {input_placeholder我不想使用.eval()将张量转换成numpy数
浏览 0提问于2017-03-03得票数 24
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