在keras中函数式API的含义是什么？
在Keras中，函数式API是一种用于构建深度学习模型的方法。它允许用户通过将层连接在一起来构建复杂的模型图，而不是使用序列模型的线性堆叠方式。函数式API提供了更大的灵活性，可以构建具有多个输入和多个输出的模型，以及共享层和模型的能力。
使用函数式API，用户可以通过创建层的实例并将其作为函数调用来定义模型的输入和输出。这种方式使得模型的构建更加直观和灵活。用户可以将层连接在一起，形成一个图形结构，其中每个层都接收一个或多个输入，并生成一个或多个输出。这些输入和输出可以是任意形状的张量。
函数式API还提供了一些高级功能，如共享层和模型。共享层是指多个模型可以共享同一个层的权重，这在一些特定的模型结构中非常有用。模型的共享可以通过将多个模型连接到同一个层来实现。
函数式API的优势在于它的灵活性和可扩展性。它允许用户构建各种复杂的模型结构，包括多输入和多输出的模型，共享层和模型等。此外，函数式API还提供了更多的自定义选项，使用户能够更好地控制模型的构建过程。
在腾讯云中，与Keras函数式API相关的产品是腾讯云AI Lab，它提供了一站式的人工智能开发平台，包括了深度学习框架Keras的支持。您可以通过腾讯云AI Lab来构建和训练基于Keras函数式API的深度学习模型。您可以访问以下链接了解更多关于腾讯云AI Lab的信息：https://cloud.tencent.com/product/ai-lab
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当我阅读Keras文档时，我发现了一个叫做函数API的术语。
在Keras中函数式API的含义是什么？
有人能帮助你理解Keras中的基本术语和重要术语吗？
谢谢
浏览 8提问于2019-11-07得票数 0
1回答
我想用keras函数api在嵌入层中添加一个tanh层：
x=layers.Embedding(vocab_size, 8, input_length=max_length)(input)
output=keras.activations.tanh(x)
model = Model(inputs=input, outputs=output)
model.compile(optimizer='rmsprop',loss='categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])
model.fit(data,
浏览 16提问于2018-12-17得票数 0
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我想在TensorFlow中创建一个部分连接的网络，实现这一目标的最佳方法是什么？
这是我试图实现的目标的一个例证：
使用keras函数API的Pheraps可能行得通吗？
浏览 0提问于2020-08-27得票数 0
1回答
我正在尝试理解Keras文档中的以下代码片段。将y指定为紧跟'(x)‘的密集语句的逻辑是什么？我不确定这句话的目的。 # this is a logistic regression in Keras
x = Input(shape=(32,))
y = Dense(16, activation='softmax')(x)
model = Model(x, y)
浏览 10提问于2019-05-06得票数 0
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基于tensorflow keras API教程；
model = keras.Sequential([
keras.layers.Dense(10, activation='softmax', input_shape=(32,)),
keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
我不明白为什么输入层中的单元数是10，而输入形状是32。此外，在tensorflow教程中有许多类似于此的例子。
浏览 0提问于2018-08-08得票数 2
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1回答
我是机器学习的新手。我很想知道使用Keras而不是TensorFlow对象检测API之间的区别。
请检查两种不同类型的实现: 1) 使用Keras 2) 使用无Keras的Tensorflow对象检测API
谢谢！
浏览 0提问于2020-02-18得票数 1
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2回答
嗯，我开始学习Tensorflow，但我注意到关于如何使用这个东西有太多的困惑。首先，一些教程使用低级API tf.varibles和scopes...etc呈现模型，但其他教程使用Keras代替，例如使用张量板调用回调。其次，拥有大量重复API的目的是什么，当你有低级构建乐高积木模型时，使用Keras这样的高级API背后的真正目的是什么？最后，使用急切执行的真正目的是什么？
浏览 3提问于2018-10-25得票数 0
可以将tensorflow与keras顺序模型结合起来，如下所示：()
from keras.models import Sequential, Model
model = Sequential()
model.add(Dense(32, activation='relu', input_dim=784))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
# this works!
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 784))
y = model(x)
但是，我想像
浏览 20提问于2018-06-02得票数 1
我理解keras.backend在早已过时的多框架支持中的历史需求。但是现在我们讨论的是tf.keras，而且由于Keras是预定的，我想知道今天tf.keras.backend的使用是什么。据我所见，它只公开了tf.*中可用函数的一小部分，并且发展得更慢。
所以，tf.keras.backend也是
最好避免，因为它是过去的一个过时的残存，很可能会在未来的版本中被丢弃？
或者，在任何可能的情况下，我们都倾向于选择一种未来的tf.*替代方案，因为这个API的变化速度比TF本身慢得多，而且不会在短期内下降？
还是别的什么？
浏览 2提问于2019-12-16得票数 3
正如标题所述，它们是同一个api吗？当我在keras中打印层模块时，结果如下所示：
from tensorflow.keras import layers
print(layers)
from tensorflow.python.keras import layers
print(layers)
结果
<module 'tensorflow.python.keras.api._v1.keras.layers' from '/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/keras/api/_v1/k
浏览 7提问于2019-09-10得票数 6
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当我尝试在Tensorflow中使用Sequential API和Functional来应用相同的简单嵌入函数时，我看到了不同的结果。
结果如下：
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from keras import layers
inputs = np.random.randint(0, 99, [32, 100, 1])
myLayer = layers.Embedding(input_dim = 100, output_dim = 8)
# Sequential API
s
浏览 2提问于2022-10-15得票数 0
我想知道如何从使用Keras API构建的模型中获取tf.gradients。
import Tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs
# Create the model
inputs = keras.Input(shape=(2,))
x = keras.layers.Dense(12, activation='relu')(inputs)
x = keras.layers.Dense(8, activati
浏览 10提问于2018-08-04得票数 1
我使用我自己的数据集来学习本教程。这是我的模型顺序：
model = keras.Sequential([
keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=[1]),
keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
keras.layers.Dense(256, activation='relu'),
k
浏览 0提问于2020-01-14得票数 0
我试图在keras中实现一个3Dcnn模型，但是我对如何调用我的模型有一个问题。运行以下代码：
...
...
...
input_layer = Input((16, 16, 16, 3))
x = inception_v4_stem(input_layer)
for i in range(num_A_blocks):
x = inception_v4_A(x)
x = inception_v4_reduction_A(x)
for i in range(num_B_blocks):
x = inception_v4_B(x)
x = inception_v4_reducti
浏览 0提问于2020-02-10得票数 0
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1回答
我有一个Keras 2.3代码的工作片段，它构建:一个编码器，一个解码器，并使用Functional API和以下方法将它们合并到一个模型(自动编码器)中：
def merge_encoder_decoder(encoderModel, decoderModel):
input_img = encoderModel.input
output = decoderModel(encoderModel.output)
return Model(input_img, output)
这样做，当我训练合并的模型时，编码器和解码器模型中的权重也会更新。我需要这个行为，因为我在后面的
浏览 4提问于2019-11-07得票数 0
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在TF1中以图形模式操作时，我认为在使用函数式API时，需要通过馈线将training=True和training=False连接起来。在TF2中做这件事的正确方法是什么？
我相信这是在使用tf.keras.Sequential时自动处理的。例如，我不需要在下面的示例中从training中指定
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Conv2D(32, 3, activation='relu',
kernel_regularizer=tf.keras.regula
浏览 12提问于2019-11-06得票数 8
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在TensorFlow <2中，可以使用tf.keras.backend.function简洁地实现DDPG参与者的培训功能如下：
critic_output = self.critic([self.actor(state_input), state_input])
actor_updates = self.optimizer_actor.get_updates(params=self.actor.trainable_weights,
loss=-tf.keras.backend.mean(
浏览 5提问于2019-02-24得票数 4
1回答
here.It给出错误的问题是什么?我不知道该怎么办。我只是从web tutorial.As复制了代码，因为错误I can't go ahead.It表示名称'datasets‘未定义：
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D
from keras.layers import MaxPooling2D
from keras.layers import Flatten
from keras.layers import Dense
import numpy as np
import ma
浏览 3提问于2018-01-28得票数 1
我目前正在修改TensorFlow的XLA代码，为GPU编译器添加优化pass。我添加了一个以std::map作为成员变量的类，以存储和使用其他优化传递中的信息。
添加的代码如下：
#ifndef _TENSORFLOW_COMPILER_XLA_SERVICE_GPU_NDPX_DEVICE_TABLE_H_
#define _TENSORFLOW_COMPILER_XLA_SERVICE_GPU_NDPX_DEVICE_TABLE_H_
#include <map>
namespace xla {
namespace gpu {
enum class Device {
浏览 24提问于2021-12-30得票数 0
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我是深度学习的新手，正在尝试使用Keras在R中构建一个模型。我有20,000个32x32x3图像存储在一个数组中，用于我运行的模型training.When：
model = keras_model_sequential()
model %>% layer_input(shape = c(32,32,3))
我得到以下错误：
Error in py_call_impl(callable, dots$args, dots$keywords) :
TypeError: int() argument must be a string or a number, not 'Sequen
浏览 6提问于2017-06-29得票数 2
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我试图理解顺序API (即Sequential())和函数API (即用于在Keras中建立神经网络的Model() )之间的关系。特别是，我对使用Functional生成的模型中存在的InputLayer对象以及序列版本中没有对应对象的情况感到困惑。以下两个版本是否等效？InputLayer对象只是一个无所事事的占位符吗？如果不是，要使这些模型等效，还需要做些什么？
from keras.layers import Input, Dense
from keras.models import Model,Sequential
N_in = 10
N_hidden = 10
N_out = 1
浏览 1提问于2018-12-19得票数 0
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换句话说，是什么让语言变得纯粹？
例如，Smalltalk被认为是一种纯面向对象的语言。Haskell和Lisp可以说是纯粹的函数式语言。
当我们说纯粹时，这是不是意味着它们不能支持其他编程范式(这与事实相去甚远)，还是意味着它们被设计为在“纯粹的”X范式中使用？
浏览 1提问于2012-07-23得票数 30
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在新的API变化下，如何在Keras中进行层的元素级乘法？在旧的API下，我会尝试如下所示：
merge([dense_all, dense_att], output_shape=10, mode='mul')
我尝试过这个(MWE)：
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Dense, Multiply
def sample_model():
model_in = Input(shape=(10,))
dense_all = Dense(10,)(mode
浏览 0提问于2018-01-18得票数 7
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在keras中哪里可以找到类属性的描述(或者如果它被称为实例变量)？例如tf.keras.preprocessing.text.Tokenizer中的word_index？ 使用示例： sentence = ['a', 'b', '{', 'c', '-']
tokenizer = Tokenizer(oov_token="<OOV>")
tokenizer.fit_on_texts(sentence)
w = tokenizer.word_index
print(w) 我在https
浏览 19提问于2020-04-17得票数 2
1回答
(28, activation="relu")函数、Dropout和softmax在mnist数据集神经网络中的作用是什么，需要对每一层进行正确的指导 model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dropout(0.2),
tf.keras.layers.Dense(
浏览 16提问于2019-12-24得票数 1
1回答
如何在使用Tensorflow作为后台的情况下，在keras中实现BCEWithLogitsLoss，并将其作为自定义损失函数。 我在PyTorch中使用了torch中定义的BCEWithLogitsLoss。 如何在Keras中实现同样的功能？
浏览 38提问于2019-04-15得票数 2
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我有一个使用keras函数API构建的模型。在定义它之后，我使用SGD优化器编译它，如下所示。 opt = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.05, momentum=0.9, decay=1e-3,clipnorm=1)
model.compile(optimizer=opt, loss='mse')
model.fit(train_datagen, epochs=50,shuffle=True,verbose=True) 这可以很好地工作，并且我的模型会像预期的那样收敛。 然而，当我使用TF的磁带梯度实现相同的功能时，我总是得
浏览 64提问于2020-08-08得票数 1
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模型也没有使用急切的执行。Estimators也是如此。
我有一些代码样本。其中一些使用对会话的调用，而另一些则不使用。我希望有人能够澄清在Keras层或估计器中使用tf.Sess
浏览 0提问于2018-12-20得票数 5
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我有一个DQN强化学习模型，它是使用ChainerRL在Pacman女士游戏环境上内置的DQN实验来训练的，让我们把这个文件称为model.npz。我有一些用Keras编写的分析软件，它使用Keras网络并将一个模型加载到该网络中。
我很难让从.npz导出的ChainerRL与Keras网络保持良好关系。
我已经知道了如何从.npz文件中加载权重。我想我想出了如何确保Keras模型在内核大小、进度和激活方面与Chainer RL模型相匹配。
下面是调用在ChainerRL中构建网络的函数的代码：
return links.Sequence(
links.NatureDQNHea
浏览 5提问于2020-07-29得票数 0
1回答
当我需要使用工厂或服务时，我试图找到一个真正的差异，但我总是在示例中发现如下所示：
a) This is the way to create the "i18n" service...
b) This is the way to create the "i18n" factory...
就像把相同的代码按不同的顺序排列来做同样的事情。所以我总是问自己:如果我能做同样的事情，真正的差异是什么？
另一个问题是，在很多教程中，人们给每个术语都赋予了不同的含义，所以现在我非常困惑。
所以，我问：
服务的含义是什么？
工厂是什么意思？
服务和工厂的区别是什么？
浏览 3提问于2016-10-14得票数 0
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我正在学习Keras和functional的用法，特别是关于在另一个分类任务中使用经过预先训练的VGG16模型，我看到了这段代码：
baseModel = VGG16(weights="imagenet", include_top=False, input_tensor=Input(shape=(224, 224, 3)))
headModel=baseModel.output
headModel=Flatten(name="flatten")(headModel)
headModel=Dense(D, activation="relu")(h
浏览 4提问于2019-11-09得票数 0
我正在尝试实现Google的Facenet文件：
首先，是否可以使用Keras的顺序API来实现本文，还是应该使用图API？
在这两种情况下，请您告诉我如何将自定义损失函数tripletLoss传递给模型编译，以及如何接收anchor embedding、positive embedding和negative embedding作为参数来计算损失？
另外，在model.fit()中第二个参数Y应该是什么，我在本例中没有任何参数.
浏览 1提问于2016-10-11得票数 8
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1回答
TensorFlow和Keras中的符号张量是什么？它们与其他张量有何不同？它们为什么会存在？它们在TensorFlow和Keras的哪里出现？我们应如何处理这些问题，或在处理这些问题时会遇到哪些问题？
在过去，我曾遇到一些与符号张量有关的问题，比如_SymbolicException，但是文档没有描述这个概念。在中，这个问题也会被问到，但是，在这篇文章中，我将重点讨论这个特定的问题，这样以后答案就可以作为参考了。
浏览 3提问于2020-01-12得票数 16
我尝试将vgg16层添加到顺序模型，但遇到了问题标题中提到的错误 from keras.applications.vgg16 import VGG16
from tensorflow.contrib.keras.api.keras.models import Sequential
vgg_model = VGG16()
model = Sequential()
#print(model.summary())
for layer in vgg_model.layers:
model.add(layer)
print(model.summary()) 我使用的是keras 2
浏览 31提问于2019-02-18得票数 1
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在Keras中，我想使用sklearn中的互信息度量作为神经网络的损失函数，但我不知道该如何做。我想试一试，因为我的数据集中的关系是非线性的，我相信它将有助于使用这个度量。
关于创建自定义丢失功能的帖子已经有一年多的历史了，所以我希望有一些更简单的方法来实现这一点，因为有些方法超出了我的头脑。
知道该怎么做吗？
非常感谢
浏览 0提问于2018-06-09得票数 2
1回答
我试图理解序贯模型实现的keras模型的体系结构。
下面是代码的一部分：
model = Sequential([
#block1
layers.Conv2D(nfilter,(3,3),padding="same",name="block1_conv1",input_shape=(64,64,3)),
layers.Activation("relu"),
layers.BatchNormalization(), .......
我的问题是，为什么两个参数input_shape和name是在层conv2D中声明的，
浏览 0提问于2020-08-07得票数 0
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1回答
我正在从Tensorflow中的一个对象中提取属性，并尝试将其输入到另一个函数中。但是，这个属性是作为字符串提取的，但是如果我将它输入到函数中，它就会起作用。有没有办法把这个属性"unstring“到函数中呢？ 下面是我正在做的导致类型错误的操作： layer = model.layers[2]._keras_api_names[0]
print(layer) #output: tf.keras.layers.Conv2D
type(layer) #output: str
function(model.layers[2]._keras_api_names[0]) #TypeEr
浏览 8提问于2020-11-17得票数 0
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我有一个GPUs实现，我正在尝试让学习在多个keras_yolo上工作，multi_gpu_mode选项听起来像是一个很好的起点。
然而，我的问题是，相同的代码在单个CPU/GPU设置中运行得很好，但由于NameError而失败:在作为multi_gpu_mode模型运行时，没有定义名称'yolo_head‘。完整的堆栈：
parallel_model = multi_gpu_model(model, cpu_relocation=True) File "/home/ubuntu/anaconda3/envs/tensorflow_p36/lib/python3.6/sit
浏览 9提问于2018-12-19得票数 0
我正在使用functional构建tf keras模型。该模型将很好地训练大内存映射数组。但是，由于许多原因，使用tensorflow Dataset对象是有利的。因此，我使用from_tensor_slices()将数组转换为Dataset对象。问题是，这种模式将不再训练。
keras：表示dataset对象是可接受的。
我所遵循的关于如何训练的指南可以在这里找到：
关于如何使用keras的指南是。但是，没有概述使用tf Dataset对象来训练函数API模型。
在此提供了一部MWE：
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tenso
浏览 17提问于2022-02-10得票数 1
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1回答
我试图了解一维卷积层是如何工作的。
让我们准备一下数据
from sklearn.model_selection import train_test_split
import keras
import pandas as pd
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/uiuc-cse/data-fa14/gh-pages/data/iris.csv',
names=['sepal_length', 'sepal_width', 'peta
浏览 6提问于2019-12-03得票数 0
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我的环境
tf:2.3系统:ubuntu 18
我的问题
我从tf14更新到了tf2.3。我使用的模型是keras类型的模型。查看公文后，添加签名失败
我的主代码
model = VGG16(weights = weights_dir)
...
keras.models.save_model(model, model_dir_saved_model)
此函数有签名的输入，但我不知道如何组织它
这是我的尝试
def saveKerasModelAsProtobuf(model, outputPath):
inputs = {'image': utils.build_ten
浏览 1提问于2020-12-12得票数 0
我对Keras很陌生，似乎找不到与Pytorchs函数或Tensorflow matmul函数等价的函数。
在Keras中，最接近这个值的是什么？
浏览 3提问于2018-04-07得票数 2
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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：
n1 = Node()
n2 = Node()
n2(n1) # Instead of n2(n1.output) where n1.output is a Tensor
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
1回答
在Keras的教程中，我看到了一个Python函数调用方式，如下所示：
from keras.layers import Input, Dense
from keras.models import Model
# this returns a tensor
inputs = Input(shape=(784,))
# a layer instance is callable on a tensor, and returns a tensor
x = Dense(64, activation='relu')(inputs)
但是，我不知道函数调用表单的含义是什么：
x = D
浏览 1提问于2016-11-08得票数 2
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按照示例，可以从现有的keras模型创建tf.Estimator。在开始时，本页面声明，通过这样做，您可以使用tf.Estimator的好处，例如由于分布式培训而提高了培训速度。可悲的是，当我运行代码时，我的系统中只有一个GPU用于计算；因此，速度没有增加。如何使用从keras模型构建的估计器来使用分布式学习？
我无意中发现了这个方法：
distributed_model = tf.keras.utils.multi_gpu_model(model, gpus=2)
听起来会解决这个问题。但这目前还不起作用，因为它创建了一个使用在get_slice(..)中定义的tensorflow/pyth
浏览 1提问于2018-04-04得票数 1
2回答
Keras不使用python3
、、、、
当我尝试在pip3中安装keras时，会显示此消息。
Requirement already satisfied: keras in /usr/local/lib/python3.5/dist-packages
Requirement already satisfied: pyyaml in /usr/local/lib/python3.5/dist-packages (from keras)
Requirement already satisfied: six>=1.9.0 in ./.local/lib/python3.5/site-packages (from keras)
Req
浏览 2提问于2018-03-05得票数 0
我在windows上使用Anaconda和python 3.6，我已经通过以下方式安装了keras：
conda install -c conda-forge keras
当我尝试这个代码的时候
from keras.models import Graph
我收到这个错误消息：
ImportError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-4-74d2d1fd7bad> in <module>()
----> 1 from keras.model
浏览 0提问于2018-04-26得票数 2
此示例函数返回keras张量字典：
import pandas as pd
import tensorflow as tf
def create_input_tensors(data: pd.DataFrame) -> Dict[str,tf.keras.engine.keras_tensor.KerasTensor]:
"""Turns each dataframe column into a keras tensor and returns them as a dict"""
tensors = {}
for nam
浏览 3提问于2022-08-08得票数 3
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我有一个angularjs文件，它使用的编码风格与我使用的非常不同，我需要重新创建这个功能。例如，在服务声明中，函数被定义并作为.service的第二个参数传入(“someservicehere”，functionparam)
首先，应用程序的所有部分(控制器、服务、工厂等)都是这样开始的：
var self = this;
1)这是否是通常作为参数传入的$scope对象，例如在控制器中？
( 2)在一项服务中，例如这一项，是否相同？
function userService($http, API, auth) {
var self = this;
self.getQuote = fu
浏览 0提问于2015-04-29得票数 1
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我想在我的模型中添加一个层，在评估过程中接受输入，应用一些转换(在本例中是量化，但可以是任何形式)，并将其作为输出返回。然而，这一层在训练期间必须是完全透明的，这意味着它必须返回相同的输入张量。 我编写了以下函数 from keras.layers import Lambda
import keras.backend as K
def myquantize(x):
return K.in_test_phase( K.clip(K.round(x*(2**5))/(2**5),-3.9,3.9) , x) 然后我通过Lambda层使用它 y = keras.layers.Conv1D
浏览 18提问于2019-08-29得票数 1
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