在keras中输出中间层是如何工作的？
在Keras中输出中间层的工作原理主要涉及到模型的构建和层的访问。Keras是一个高层神经网络API，它可以运行在TensorFlow、CNTK或Theano之上。在Keras中，你可以通过访问模型的中间层来获取中间层的输出。
基础概念
- 模型构建：在Keras中，你首先需要定义一个模型，这通常是通过
Sequential模型或Model类来完成的。 - 层（Layer）：神经网络是由多个层组成的，每一层执行特定的计算任务，如卷积、池化、全连接等。
- 中间层输出：中间层输出指的是在神经网络中除输入层和输出层之外的某一层的输出。
相关优势
- 调试和分析：通过查看中间层的输出，可以更好地理解模型的内部工作原理，帮助调试和分析模型。
- 特征提取：中间层的输出可以作为特征用于其他任务，如可视化、降维等。
类型
- Sequential模型：适用于简单的线性堆叠层。
- Functional API：适用于更复杂的网络结构，可以方便地定义多输入、多输出模型。
应用场景
- 可视化：通过可视化中间层的输出，可以观察特征的变化。
- 特征工程：将中间层的输出作为特征用于其他机器学习任务。
示例代码
以下是一个简单的示例，展示如何在Keras中输出中间层的输出：
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Dense
from keras.datasets import mnist
from keras.utils import to_categorical
# 加载数据
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train = x_train.reshape(60000, 784).astype('float32') / 255
x_test = x_test.reshape(10000, 784).astype('float32') / 255
y_train = to_categorical(y_train, 10)
y_test = to_categorical(y_test, 10)
# 构建模型
inputs = Input(shape=(784,))
x = Dense(128, activation='relu')(inputs)
x = Dense(64, activation='relu')(x)
outputs = Dense(10, activation='softmax')(x)
model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
# 获取中间层的输出
intermediate_layer_model = Model(inputs=model.input, outputs=model.layers[1].output)
# 输出中间层的输出
intermediate_output = intermediate_layer_model.predict(x_train)
print(intermediate_output.shape)参考链接
常见问题及解决方法
- 如何访问中间层？
- 使用
Model类来定义一个新的模型，该模型的输入是原始模型的输入，输出是中间层的输出。
- 使用
- 中间层输出形状不匹配
- 确保输入数据的形状与模型期望的输入形状一致。
- 检查中间层的输出形状是否正确。
- 性能问题
- 如果处理大量数据时遇到性能问题，可以考虑使用批处理（batch processing）来减少内存占用。
通过以上方法，你可以在Keras中方便地获取和使用中间层的输出，从而更好地理解和调试你的神经网络模型。
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1回答
我正在使用Keras做建模工作，我想知道是否可以按索引或名称删除某些层？目前，我只知道model.pop()可以完成这项工作，但它只是删除了最近添加的层。此外，layers是tensorvariable的类型，我不知道如何删除可以在numpy array或list中完成的某些元素。顺便说一句，我正在使用Theano后端。
浏览 4提问于2016-11-17得票数 6
我试图从我以前训练过的模型中移除顶层。这是我使用的代码：
import os
import h5py
import numpy as np
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Convolution2D, MaxPooling2D, ZeroPadding2D
from keras.layers import Activation, Dropout, Flatten, Dense
# KERAS
浏览 1提问于2017-02-08得票数 0
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我的代码中有一些张量，需要得到这些张量的值。这是其中之一。如何打印张量OA值？
Input:OA
Output: <tf.Tensor 'Sum_1:0' shape=(1, 600) dtype=float32>
Input:type(OA)
Output: tensorflow.python.framework.ops.Tensor
我已经尝试过所有可用的函数，如tf.print()、eval()、tensor.numpy()。在Tensorflow 2.0中，他们都没有为我工作。它们似乎只适用于“EagerTensor”，而不适用于“评论”。
1) OA.e
浏览 3提问于2020-02-21得票数 13
来自keras文档： https://keras.io/getting-started/faq/#how-can-i-obtain-the-output-of-an-intermediate-layer from keras.models import Model
model = ... # create the original model
layer_name = 'my_layer'
intermediate_layer_model = Model(inputs=model.input,
outpu
浏览 13提问于2020-02-02得票数 0
我在下面的Keras模型中发现了两个问题。
下面是完整的测试代码：
import tensorflow as tf
model=tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(15,(5,5), padding='same', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(16,(5,5)))
model.add(tf.keras.layers.MaxPool2D(pool_size=(2,2)))
model.add(tf.keras.l
浏览 8提问于2022-08-08得票数 -1
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1回答
我正在尝试将我的顺序Keras网络移植到PyTorch。但我在LSTM单位遇到麻烦了
LSTM(512,
stateful = False,
return_sequences = True,
dropout = 0.5),
LSTM(512,
stateful = False,
return_sequences = True,
dropout = 0.5),
我应该如何用PyTorch来表述这个问题呢？尤其是辍学在PyTorch中的工作方式与在Keras中的工作方式非常不同。
浏览 2提问于2020-06-09得票数 1
我是Keras的新手，我正在研究函数式api模型结构。
1-如前所述的。keras.Model只接受输入和输出参数，并且层在模型之前列出。谁能告诉我，当我们传递的只是输入和输出数组时，keras.Model是如何知道层结构和输入和输出之间的多层的。
2-还有，layers.output或layers.input的输出是什么。输出不是一个简单的张量吗？当我使用中的语法为其他层打印layers.output时，我看到了下面的输出。看起来像dense_5/Relu:0一样，layers.output和layers.input也包含图层信息。有没有人能澄清一下下面输出的组件是什么意思？
print [
浏览 3提问于2020-08-30得票数 3
2回答
注意:我已经读过了，但没有用。
我正在用MNIST数据库使用Keras训练一个自动编码器无监督神经网络：
import keras, cv2
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train = x_train.reshape(60000, 784).astype('float32') / 255.0
浏览 2提问于2018-11-16得票数 1
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正如中所述，Keras的multi_gpu_model改变了模型的表观层结构。
例如，当原始模型的层看起来是：
>>> [l.name for l in my_model.layers]
[input, conv2d_1, conv2d_2, maxpool_1, conv2d_3, maxpool_2, dense_1, dense_2, dense_3]
在使用multi_gpu_model(my_model)之后，这些层将变成：
>>> new_model = multi_gpu_model(my_model)
>>> [l.name
浏览 2提问于2020-02-27得票数 1
这是我关于堆栈溢出的第一个问题。我将尽我所能给出更多的上下文。感谢您抽出时间阅读我的问题！ 我目前正在使用efficentnet解决一个分类问题。我想在中间层上添加一个辅助头部。辅助头，我指的是另一组层，他们将产生第二个输出(2个最终输出)。 目前，我设法用下面的代码在模型的末尾添加了一个额外的头： inputs = tf.keras.Input(shape=(img_size, img_size, 3), name='input')
x = efn.EfficientNetB7(input_shape=(img_size, img_size, 3), inclu
浏览 30提问于2021-06-27得票数 1
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我有三个Numpy数组，每个数组的形状都是(6000,3,256)。我想使用这三个作为Keras Functional API for Dense Neural Network的输入。我的输出应该是形状(6000,2)。我对如何指定尺寸感到困惑。
浏览 18提问于2020-04-10得票数 1
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import numpy as np
from keras import backend as K
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Model
from keras.layers import Dense, Input
import matplotlib.pyplot as plt
# download the mnist to the path
# X shape (60,000 28x28), y shape (10,000, )
(x_train, _), (x_test, y_test) = mn
浏览 7提问于2019-03-16得票数 0
我构建了此数据集，用于包含数字0和数字6的二进制分类。
import tensorflow as tf
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np
mnist = datasets.load_digits()
# generate the indices
idx_digit = np.argwhere((mnist.target == 0) | (mnist.target == 6)).flatten()
X_train, X_tes
浏览 2提问于2021-08-24得票数 0
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我是keras和tensorflow的新手。在google colab中运行以下代码将打印以下内容： TF Version: 2.2.0
Keras Version: 2.3.1
'float32' # the type of tf.keras.backend.dtype(loss) 我对打印layer_output，loss的值很感兴趣。高于2.0的Tensor flow版本不需要session。但是我在打印layer_output时还是遇到了错误，loss...any的想法对于如何打印这些张量中包含的实际值会很有帮助 import keras
from keras.a
浏览 15提问于2020-07-19得票数 0
1回答
卷积神经网络预测的人工计算
、、、、
我试图手动计算一个卷积神经网络的Keras库的预测。然而，我正努力将我的最终结果与Keras提供的结果相匹配。如果你能帮我解决这个问题，我真的很感激。
我有一个包含范畴值的r\times c张量。我应用一热编码方法将这个张量转换为零和1，从而得到一个r\times c \times m张量(多通道张量)。我正试图开发一个回归者CNN来预测一些定量值。示范摘要如下：
Model: "sequential"
_________________________________________________________________
Layer (type)
浏览 0提问于2023-01-22得票数 -1
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从非最终keras模型层获取输出
、、、、
我正在使用ubuntu和python3和keras，而不是tensorflow，我试图使用迁移学习从预先训练好的keras模型中创建一个模型，如所解释的那样：
我正在使用下面的代码
import numpy as np
from keras.applications import vgg16, inception_v3, resnet50, mobilenet
from keras import Model
a = np.random.rand(1, 224, 224, 3) + 0.001
a = mobilenet.preprocess_input(a)
mobilenet_model
浏览 4提问于2018-08-21得票数 7
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(我正在学习关于BERT word嵌入的 author教程，在本教程中，作者访问了BERT模型的中间层。)
我想要的是使用HuggingFace的Transformers库访问TensorFlow2中BERT模型的单个输入令牌的最后4层。因为每个层输出一个长度为768的向量，所以最后4个层的形状为4*768=3072 (对于每个令牌)。
如何在TF/keras/TF2中实现这一点，以获得输入令牌的预训练模型的中间层？(稍后，我将尝试为句子中的每个令牌获取令牌，但现在一个令牌就足够了)。
我正在使用HuggingFace的BERT模型：
!pip install transformers
fro
浏览 8提问于2020-04-27得票数 7
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我正在使用resnet来训练我的数据。我已经冻结了大部分的层，只有最后4层的工作训练。我想要更改最后四层维度，使其与我的输入维度和通道相匹配。因为我是新手，所以我不知道该怎么做。我试着用谷歌搜索，但找不到解决方案
base_model = tf.keras.applications.ResNet50(
include_top=False,
weights="imagenet",
input_tensor=3,
input_shape=(150,150),
pooling=None,
)
for layer in base_model.
浏览 38提问于2021-06-08得票数 0
我正在为每个用例使用一些自定义网络框来构建一个小型网络，如下所示：
def top_block(dropout = None, training = None):
# scaled input
input_1 = tf.keras.Input(shape=(1,15), dtype='float32')
input_2 = tf.keras.Input(shape=(1,15), dtype='float32')
if dropout:
layer_one = tf.keras.layers.D
浏览 3提问于2020-08-20得票数 0
1回答
尝试使用keras建立图像二值分类模型。不幸的是，每次都得到相同的输出。每个测试样本的概率是不同的，但它们都倾向于一个标签。数据集是平衡的。标签L(n=250)与标签E(n=250)：300用于火车，100用于验证，100用于测试。这些群体之间没有样本重叠。
在无法预测测试数据集之后，我还使用了训练数据集进行预测，这意味着模型将对刚刚训练过的样本进行预测。我知道这没有任何意义。但是它也得到了相同的输出:计数器({0: 300})。
from keras.layers.core import Dense, Flatten, Dropout
from keras.layers.convolutio
浏览 8提问于2022-03-26得票数 0
到目前为止，我正在尝试在我的自动编码器中提取<code>D0</code>的输出，并且已经参考了<code>C1</code> Keras文档和<code>C2</code> stackoverflow帖子。当我尝试提取输出时，我得到以下错误：
<code>A3</code>
代码：
<code>A4</code>
浏览 223提问于2019-08-21得票数 0
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我知道正则化通常会增加k*w^2来惩罚大重量的损失。但是在Keras中有两个正则化参数- weight_regularizer和activity_正则化。有什么关系？
浏览 3提问于2016-12-22得票数 4
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1回答
我目前正在研究keras中的复发性LSTM细胞。为了分析我的网络，我希望在时间序列预测期间查看LSTM单元中的i、c、o和f值。 本质上，我希望有一个日志张量，它在递归计算期间记录内部LSTM单元值。 我已经尝试简单地打印出这些值，但我认为由于代码只在编译时运行，并且没有包含在图形中，所以我没有得到预期的行为。据我所知，TF的内部张量是declerativ的，并且在会话之外不持有任何数据。 我还试图修改完整的LSTM类，使其具有一个日志变量，但我没有成功。我目前落后于对代码结构的完整了解，以便找到一种方法来输出这些值。 基本上，我想记录这4个值，它们位于LSTMCell的调用函数中： i =
浏览 29提问于2019-05-31得票数 0
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我正在写一个自定义的损失函数，它计算均方误差，而忽略了nans。问题是我的数据是一个偶尔有NaN像素的图像。我只想忽略这些nan像素，计算预测和数据之间的平方和误差，然后计算平均值。如果我要在Tensorflow中为此编写一个函数，我会这样写： def nanmean_squared_error(y_true, y_pred):
residuals = y_true - y_pred
residuals_no_nan = tf.where(tf.is_nan(residuals), tf.zeros_like(residuals), residuals)
sum_re
浏览 9提问于2020-01-21得票数 1
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2回答
我试图为一个简单的神经网络训练编写一个代码。其目标是定义一个自定义激活函数，而不是让Keras为反向传播自动获取它的导数，而是让Keras使用我的自定义梯度函数来进行自定义激活：
import numpy as np
import tensorflow as tf
import math
import keras
from keras.models import Model, Sequential
from keras.layers import Input, Dense, Activation
from keras import regularizers
from keras import
浏览 4提问于2019-10-03得票数 2
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1回答
我有以下问题：
Input: a set of 6 images
Output: a probability for each image determining whether the image is the correct one out of the 6 images
我知道如何使用keras创建CNN，但不知道如何将多张图像作为输入。如何解决这个问题呢？
浏览 19提问于2020-05-11得票数 0
我想构建一个神经网络，同时输出一个分类标签和一个回归值。我想使用Keras来做到这一点。现在我的代码只用于分类： mdl = Sequential()
mdl.add(Dense(100, activation='relu', input_dim=X_train.shape[1]))
mdl.add(Dense(200, activation='relu'))
mdl.add(Dense(100, activation='relu'))
mdl.add(Dense(6, activation='softmax'))
浏览 28提问于2019-02-24得票数 1
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我正在尝试在keras中定义一个使用中间层输出的自定义损失函数，对其进行操作(比方说乘以2(然后返回到模型中以产生最终输出。所以假设一个模型
input_dim = X_train.shape[1]
encoding_dim = 14
#encoder
input_tensor = Input(shape=(input_dim, ))
encoderOut = Dense(encoding_dim, activation="tanh",
activity_regularizer=regularizers.l1(10e-5))(input_
浏览 6提问于2018-07-25得票数 1
1回答
神经网络损失值不变
、、、
我是刚开始深造的，所以我做了这个模型，为了训练我的数据，我尝试了很多组合，增加了层数，改变了激活函数，改变了损失函数，但是损失并没有减少。寻求你们的帮助伙计们。
我的training_data包含1000个示例:1000个raws和20个列--所有的数字、输出:这里有4个数字的列表是我的模型：
from keras import models
from keras.models import Sequential
from keras import layers
from keras.layers import Dense
from keras.layers import Flatten
浏览 6提问于2020-03-20得票数 0
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使用Keras API，我正在尝试编写本文中解释的MobilenetV3：https://arxiv.org/pdf/1905.02244.pdf，其架构如下图所示： ? 为此，我需要实现上一篇文章https://arxiv.org/pdf/1801.04381.pdf中的bottloneck_blocks。有关架构，请参阅图片： ? 我成功地将初始和最终的Conv层粘合在一起： from tensorflow.keras.layers import Input, Conv2D, Add, AvgPool2D, UpSampling2D
first_input = Input
浏览 47提问于2020-04-19得票数 0
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1回答
我正在尝试创建一个简单的神经网络，看看它是如何工作的。
二级评价的形式是(x-x1)*(x-x2)=0，如果重新排列它，它将变成ax^2+bx+c=0，其中a=1，b=-2*x1*x2，c=x1*x2。我想要创建一个神经网络，其中输入是(a，b)，输出是(x1，x2)。
为此，我创建了两个创建数据的函数，并将它们存储在名为输入和输出的矩阵中。
我创建了一个带有2x2x2层(包括输入和输出)的神经网络，并对其进行了测试，结果很糟糕，即使在对其进行调整之后也是如此。
我想我的问题是关于数据，因为神经网络起作用并发出一个结果，但这并不好。
我不知道问题出在哪里，但我的猜测是，这与数据缩放有关。我试图
浏览 3提问于2020-03-24得票数 2
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1回答
这是我为CNN创建的代码，但我注意到损失/时期图上的这些峰值，我无法解释。我尝试了adam optimizer，但结果仍然相同。我试图对恶性或良性乳腺肿瘤进行分类，但我的数据集有点小，只有3390张照片。 # -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed Dec 18 16:05:12 2019
@author: Panagiotis Gkanos
"""
import numpy as np
import tensorflow as tf
from
浏览 45提问于2020-02-01得票数 2
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1回答
我已经在Keras中用这些层对vgg16进行了微调：
_________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
vgg16 (Model) (None, 1, 1, 512) 14714688
_________
浏览 0提问于2018-05-09得票数 1
1回答
下面是Tensorflow 2.5中子类模型的实现：
from tensorflow.keras import Model, Input
from tensorflow.keras.applications import DenseNet201
from tensorflow.keras.applications.densenet import preprocess_input
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, Flatten, Dense
from tensorflow.random import uniform
from tensorf
浏览 3提问于2021-06-08得票数 1
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3回答
我正在制作一个MLP模型，它需要两个输入并产生一个输出。
我有两个输入数组(每个输入一个)和一个输出数组。该神经网络有1个隐层，2个神经元。每个数组有336个元素。
model0 = keras.Sequential([
keras.layers.Dense(2, input_dim=2, activation=keras.activations.sigmoid, use_bias=True),
keras.layers.Dense(1, activation=keras.activations.relu, use_bias=True),
])
# Compile the neural ne
浏览 0提问于2019-03-19得票数 27
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下面的示例在2.2中起作用；K.function在2.3中发生了显着变化，是一个急于执行的Model，因此我们要传递Model(inputs=[learning_phase,...])。
我确实有一个解决办法，但它很麻烦，而且比K.function复杂得多；如果没有人能展示一个简单的方法，我会发布我的方法。
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.python.keras import backend as K
impo
浏览 1提问于2020-08-03得票数 2
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我正在努力学习使用Keras来修改经过训练的模型，以便在运行过程中对其进行微调：
一个非常基本的模式：
inputs = Input((x_train.shape[1:]))
x = BatchNormalization(axis=1)(inputs)
x = Flatten()(x)
outputs = Dense(10, activation='softmax')(x)
model1 = Model(inputs, outputs)
model1.compile(optimizer=Adam(lr=1e-5), loss='categorical_crossentr
浏览 0提问于2018-02-02得票数 4
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如何选择LSTM中的隐藏层数和存储单元数？我想建立关于分类的LSTM模型。
from tensorflow.keras import Sequential
model = Sequential()
model.add(Embedding(44000,32))
model.add(LSTM(32))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
浏览 1提问于2022-09-01得票数 -2
1回答
我想要建立一个TensorFlow模型，给定特征x和标签y，比如y_i = ax_i^2+bx_i+c，可以合理地预测方程。
x = np.arange(-1000, 1000, 0.74)
y = 1.3*x**2 + 5.3*x + 4
下面是模型：
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(64),
tf.keras.layers.Dense(16),
tf.keras.layers.Dense(1, activation="relu"),
])
model.compile(loss=
浏览 0提问于2023-03-24得票数 0
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我尝试用Python和Keras库创建一个自动编码器。我想把我的模型分成两部分:编码器和解码器。但是当我尝试创建解码器时，我有一个错误。
我的代码是：
autoencoder = tf.keras.models.Sequential()
encoding_dim = 250
nb_classe = 4
# Inputs
input_imgA = keras.Input(shape=(784,))
input_imgB = keras.Input(shape=(784,))
input_imgC = keras.Input(shape=(784,))
# Encoder part
enc
浏览 1提问于2021-03-20得票数 0
1回答
我被要求用数据库中的一些数据填充一个闪存文件。我说：“太好了，我会写一些PHP，与数据库对话并输出xml。swf可以调用该文件。”
然后，我的老板告诉我，这个解决方案不会成功的，我将不得不找到一个更安全的方法去做。啊！
我建议的解决方案是创建一些存在于公司防火墙之外的业务逻辑。actionscript将向该文件发出请求，该文件将向位于防火墙后面的中间层发送安全请求。中间层将通过连接到数据库并通过同一安全连接通过防火墙返回适当的数据来处理请求。然后，业务逻辑输出xml，每个人都很高兴。
我已经画出了我想要做的事情，以使它变得非常清楚：
以下是我的问题：
这个解决方案是否符合业界的最佳实践？会工作
浏览 8提问于2010-09-02得票数 0
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我正在尝试在Keras中重新创建this architecture来解决异或问题，其中存在连接输入(二维数组)和输出(标量)的权重。我知道XOR问题可以使用完全连接的2,2,1架构来解决，但我不知道如何在Keras中实现此架构。 我阅读了文档并进行了研究，但我似乎找不到解决方案。下面的代码显示了我到目前为止所做的工作。我的主要问题是如何连接隐藏层和输出层。 input1 = keras.layers.Input(shape=(2,)) # input
hidden_layer = keras.layers.Dense(1, activation='tanh')(input1)
浏览 15提问于2020-04-21得票数 0
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我有如下形式的数据集:N维数据的一系列M观测.为了从这些数据中获取潜在的因素，我希望在这些数据上训练一个单层的自动编码器。单个观测的每个维度要么是0，要么是1。但是keras模型返回浮动。是否有一种方法可以添加一个层来强制0或1作为输出？
我尝试使用一个简单的keras模型来解决这个问题。它声称数据具有很好的准确性，但当查看原始数据时，它准确地预测了0，而且往往完全忽略了1。
n_nodes = 50
input_1 = tf.keras.layers.Input(shape=(x_train.shape[1],))
x = tf.keras.layers.Dense(n_nodes, act
浏览 0提问于2019-05-20得票数 1
1回答
我正在研究keras seq2seq示例:我从文本中理解的在解码器模型中，每个单元的输出被输入到下一个单元。然而，我不明白实现这个递归到model.In的链接，它使解码器模型如下所示。
decoder_model = Model(
[decoder_inputs] + decoder_states_inputs,
[decoder_outputs] + decoder_states)
这个语法如何告诉模型每个单元格输出都被输入到下一个单元格？一般来说，这种语法是如何工作的？
编辑：当您检查keras.Model文档时，您将意识到模型可以将keras.Input对
浏览 5提问于2022-10-13得票数 1
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我在一个神经网络中工作，用的是keras (来自tensorflow)的一个大学项目。我对这个库非常陌生，所以我不知道该如何将数据输入到模型中，这样才能使培训工作正常进行。我已经在网上搜索了好几个小时了，我找不到关于如何做的适当的教程/文档。
下面是我使用的模型，最简单的模型之一：
model = keras.Sequential([
keras.layers.Dense(20, input_dim=1,activation = activations.relu),
keras.layers.Dense(10, activation= activations.relu),
浏览 2提问于2021-12-29得票数 0
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我正在尝试构建一个LSTM模型，在中处理文档示例。
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM
以下三行代码(加上注释)直接取自上面的文档链接：
model = Sequential()
model.add(LSTM(32, input_dim=64, input_length=10))
# for subsequent layers, not need to specify the input size:
model.add(LSTM(16))
ValueError:输入0与lstm_2层不兼容:预期
浏览 2提问于2017-02-19得票数 4
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Keras LSTM多类分类结构
、、、、
我是机器学习的初学者，一直在尝试使用LSTM根据12个特征分为4个类别。我已经学习了相当多的教程，但我仍然有点困惑。我的数据集有12列，我希望将其用于训练，其中包括标签列，该列具有与每个类对应的值。
0=1类
1=2类
2=3类
3=4类
这是我的代码：
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import time
# For LSTM model
from keras.models import
浏览 0提问于2021-01-31得票数 0
我想为cifar10数据集在keras中训练2个模型。首先是从头开始(model1)，其次是微调一个预先训练过的模型(model2)。我使用以下代码来做到这一点：
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.layers import Activation, Dropout, Flatten, Dense
import numpy as np
import os
from keras.models import load_model
#model 1
浏览 0提问于2018-08-06得票数 2
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2回答
Keras预测不会返回芹菜任务
、、、、
下面的Keras函数(预测)在同步调用时工作。
pred = model.predict(x)
但是当从异步任务队列(芹菜)中调用时，它不起作用。Keras预测函数在异步调用时不会返回任何输出。
堆栈是: Django，芹菜，Redis，Keras，TensorFlow
浏览 5提问于2017-08-02得票数 10
2回答
我在Keras中有一个具有许多输出的网络，然而，我的训练数据一次只提供单个输出的信息。
目前，我的训练方法是对有问题的输入运行预测，更改我正在训练的特定输出的值，然后执行一次批量更新。如果我是正确的，这与将所有输出的损失设置为零是相同的，除了我试图训练的输出。
有没有更好的方法？我已经尝试了类权重，除了我正在训练的输出之外，我对所有的输出都设置了零权重，但是它没有给我预期的结果？
我正在使用Theano后端。
浏览 1提问于2016-11-06得票数 12
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