2 = Model(x_b, output) 我可以用下面这行代码来实现： model_3 = Model(x_a, model_2(model_1.outputs[0])) 然而，我想定义任意数量的模型，因此我想使用函数来实现。有趣的是，当我尝试将每个模型嵌入到一个函数中时，如下所示： def model1(): hidden_a = Dense(2)(x_a)
hidden_b基本上，我想做与本文相同的事情：Why when using
浏览 7提问于2019-03-13得票数 1
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众所周知，Keras是基于静态图的。然而，在我看来情况并非如此，因为我可以使我的图形实现是动态的。下面是一个简单的例子来证明我的观点：import numpy as npfrom keras.layersimport Dense, Input, Dropout
def get_mni
浏览 0提问于2018-07-12得票数 0
我正在编写一个github代码，并且有一个预先训练过的Keras模型被保存为h5文件。在加载文件时，我会得到一个错误，这是由于版本错配造成的，即Keras的版本与我用来加载它的版本不同。from keras.models import load_model
model = load_model('data/cnn_model_preTrained.h5') print("model file doesn&#x
浏览 10提问于2020-10-13得票数 3
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在构建tf.keras模型时，我发现很难使用简单的tf操作。举个简单的例子，假设我想把前几层的两个张量堆叠成一个，keras没有堆栈函数，但是tf有堆栈函数，但是为了使用它，我必须这样做： t1 = ...t_stack = tf.keras.layers.Lambda(lambda x: tf.stack(x, axis=-1))([t1, t2]) 我只是使用tf.stack
浏览 10提问于2020-08-25得票数 0
我有一个神经网络，我在Python中使用Keras / tensorflow。我正在试着习惯使用Python。
在R中，有，它使用来自deepnet的堆叠自动编码器来预训练神经网络。我似乎在Python中找不到类似的函数或包。我需要写我自己的函数吗? Python / Keras</
浏览 19提问于2020-05-11得票数 1
我想知道在Tensorflow 2中量化感知训练期间模拟BatchNorm折叠的可用选项是什么。Tensorflow 1具有tf.contrib.quantize.create_training_graph函数，该函数将FakeQuantization层插入到图形中，并负责模拟批量归一化折叠(根据此我还看到了this related topic，他们在keras构建的模型上应用了tf.contrib.quantize.create_t
浏览 123提问于2020-03-27得票数 5
我已经编写了一个tf.keras自定义层，其中使用了一些仅适用于numpy数组的函数，因此当我尝试在带有tf.keras.Input的模型中使用我的层时，这些函数会引发错误：input data must即使启用了紧急执行，tf.keras.backend.eval(x)和x.numpy()也都会导致错误：'Tensor' object has no attribute
浏览 1提问于2019-11-04得票数 0
colocate_with在Keras中还有其他用法吗？此处：和此处：中记录的Keras Model API代码会导致一个弃用警告。被引用的代码并没有直接使用colocate_with (尽管API可能使用了colocate_with)。此模型API是否会被弃用，或者警告是否存在错误？Keras文档中的示例代码：
from keras.models import
浏览 6提问于2019-03-17得票数 3
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在Tensorflow 2.3.0上，我使用的是Tensorflow Keras WideDeep model，在调用model.save(path)时遇到了问题。我收到的错误是AttributeError: 'ListWrapper' object has no attribute 'get_config' 我已经用其他模型测试了我的代码，并且保存功能工作正常。最初的模型使用tensorflow.ker
浏览 132提问于2020-08-08得票数 2
下面是使用TensorFlow v2.0的代码a = tf.constant(6.0, name = "constant_a") tf.summary.scalar("addn_harsha", addn, step=1)
我是Python我可以通过上面的代码在Tensorboard中
浏览 17提问于2019-11-14得票数 6
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我有来自Google的为Tensorflow.js (tfjs)准备的PoseNet模型，所以它是json文件。
注意:对不可信的代码要小心--TensorFlow模型是代码。有关详细信息，请参阅安全<
浏览 5提问于2020-06-23得票数 6
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我正在尝试使用Keras来运行一个Conv2D net来读取一组包含来自20bn Jester的手势图像的文件夹。我知道Conv2D可能不会工作，但我想在修改太多代码之前获得一些我以前使用过的东西来正确运行。/images/train/[Gesture]/[Sample]/Image001.png 这个级别比我以前使用的更深，但是flow_from_directory正确地输出了用于训练和验证集的图像和类计数"/home/me/Pro
浏览 98提问于2020-05-01得票数 2
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我是Keras和TensorFlow的新手。我正在尝试训练一个用于图像分类的卷积神经网络。我有大量的车辆图像，我需要得到一个方向分类。是一种使用定向梯度直方图(HOG)的方法(我还需要车顶类，总共有九个类)。我的CNN模型非常基础。我的问题是:我如何改进我的模型？我的数据
浏览 0提问于2019-09-30得票数 0
tf.Layer模块似乎有两种形式:函数和类。我通常直接使用函数(例如，tf.layers.dense)，但我想知道如何直接使用类(tf.layers.dense)我已经开始在tensorflow中尝试新的急切的执行模式，我认为在那里使用类也会很有用，但是我在文档中没有看到好的例子。TF文档中是否有说明如何使用这些文档的部分？
我想在__init__中实例化这些层
浏览 0提问于2018-04-25得票数 6
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有时我使用超参数优化，因此在尝试下一组超参数之前，我经常手动删除模型并使用tf.keras.backend.clear_session()。所有数据都是从.tfrecord文件中加载的，每个数据类型都有一个输入函数，所有以该类型的数据作为输入的估计器都使用该函数。我在主脚本中切换模型(即返回模型的函数)。我计划为每个模型创建一个类，跟踪超参数，并正确命名每个<em
浏览 1提问于2019-11-03得票数 2
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我正在子类tensorflow.keras.Model来实现一个特定的模型.预期行为：
class SomeModel(tensorflow.keras.Model):# ......并得到：
AssertionError:在转换代码<e
浏览 0提问于2020-05-14得票数 0
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问题是，当我试图加载模型时，如果我的自定义函数不存在，就会出现异常：model = tf.keras.models.load_model('因此，这一信息暗示了两件事：
在训练模型+ have that function loaded in the runtime while loading the model时在函数上使用have thatfunction
浏览 2提问于2021-06-10得票数 1
1回答
我试图在TensorFlow 2.0中创建一个自定义神经网络模型。我知道TF2.0社区一再建议，应该尽可能使用Functional中的现有模块来构建自定义模型。然而，在我的模型中，有一个要求一个隐藏层有不同激活功能的神经元。例如，我想要一个有三个神经元的隐藏层，其中一个是线性的，另外两个是乙状结肠。最后的模型只是重复叠加这一层N次。在tf.keras.layers
浏览 3提问于2020-01-15得票数 1
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3类分类模型。我用2000生成的样本和10个年代做了一个模型。这个模型是好的，但有许多错误的负面预测。比我想要改进的模型和增加生成的样本数(真实的图像数目没有改变)到20000。在第六个时代，精度开始下降，最终达到0.2。是否有可能在每个时代之后保存模型，在这种情况下采取最好的模型。或者至少，凯拉斯能破坏教学吗？
浏览 0提问于2019-03-27得票数 3
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我正在尝试用python对数据进行预处理，以便在深度学习keras函数中使用。 在模型拟合中，我使用categorical crossentropy作为损失函数。它需要分类变量作为目标。1 0 3 0 y_train = keras.utils.to_cate
浏览 8提问于2019-04-03得票数 2
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