请考虑以下内容： import tensorflow as tf
model = tf.keras.models.Sequential，第一层(密集层)上的批处理大小的设置只是因为LSTM具有stateful=True，并且它需要批处理大小。向其提供批量大小的方法是通过第一层<
浏览 11提问于2019-09-05得票数 0
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在我的模型中添加LSTM层之前，我不确定是否需要添加一个密集的输入层。例如，使用以下模式：model = Sequential()model.add(Dense(5, activation="linear&quo
浏览 2提问于2020-11-20得票数 0
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连接Keras中的掩码输入
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在一个批次中，时间序列通常具有不同的长度，因此我用零填充它们，使其达到相同的长度。我想首先对每个输入应用一个掩蔽层，以便忽略填充，然后对每个输入应用TimeDistributed密集层，最后在将结果传递到LSTM之前连接密集层的输出。(这并不重要，在LSTM之后会应用最终的线性致密层。),ac
浏览 0提问于2021-07-07得票数 0
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关于Keras LSTM的输出
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我使用Keras构建了一个LSTM体系结构。我的目标是映射长度29时间序列的浮标输入序列到长度29输出序列的浮点数。我正在尝试实施一种“多对多”的方法。我遵循实现了这样一个模型。下面的代码是我如何构建模型的： # define model model.add(tf.keras.layers.LSTM</em
浏览 0提问于2019-07-24得票数 0
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我正在尝试实现一个带有LSTM层的去噪自动编码器。架构紧随其后。 331 else:
--> 332 output_tensor = layer(self.outputs
浏览 5提问于2017-03-10得票数 5
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我正在处理一个多类分类问题，为了好玩，我想尝试不同的模型。我发现了一个使用LSTM进行分类的blog，并试图调整我的模型以使其正常工作。这是我的模型： from tensorflow import keras from tensorflow.keras.layersimport Dense, D
浏览 66提问于2020-09-02得票数 0
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我试图使用LSTM网络输入一个简单的数据集，其中包含多个表示音乐数据的不同数字序列。数据只是一串浮点数字的数字数组，每首歌都是一个数组。，但是这是更连续的数据，而不是离散的数据，所以我不确定输入模型会是什么样子，以及如何为这个特定的任务加载数据。例如，对于MIDI文件项目，输入有一个模型的嵌入层：seq_length = 64
optimizer_ = tf.<em
浏览 1提问于2022-08-12得票数 0
如何建立keras模型，以便最终的LSTM层在输入可变序列长度的同时输出每个时间步骤的预测值？
然后，我想在一个线性激活的密集层之后，为每个时间步骤提供标签。当我试图在LSTM模型中添加一个整形层或密集层时，它将返回整个序列，并有一个掩蔽层来处理可变
浏览 2提问于2016-12-30得票数 0
我逐渐从只使用Tensorflow切换到Tensorflow+Keras。目前，我仍在使用tensorflow优化器进行训练，但使用的是Keras的Dense层。例如，我如何从密集的Keras层中检索所有的l2惩罚，以
浏览 3提问于2017-08-10得票数 2
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神经网络中的超长序列
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初学者关于神经网络中序列的问题:假设我有分类问题，看起来如下：
类取决于整个序列--不可能在没有看到所有类的情况下确定类。NN是怎么处理这个的？我已经阅读过各种方法，例如截断序列(这是一个问题--序列的截短部分没有类，所以我不能标记它)，使用编码器/解码器lstm (同样，不能完全理解它如何解决问题)等等。
浏览 0提问于2018-05-03得票数 2
by that in Tensorflow 2.0.equivalent to this API造成此错误的原因是什么，以及如何在代码中更好地实现“tf.keras.layers.Bidirectional”的任何提示？谢谢你的努力和帮助，提前
浏览 7提问于2020-05-11得票数 2
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我正在使用LSTM训练一个modell，但我收到了这个错误消息：我看到其他一些人也有同样的问题，但他们的解决方案对我来说都不起作用我需要快速帮助，因为我的截
浏览 2提问于2020-03-21得票数 0
在TensorFlow2.0/ Keras中，如何在(扁平化的) conv2d层之后添加LSTM层？我的训练输入数据具有以下形状(大小、sequence_length、高度、宽度、通道)。对于卷积层，我一次只能处理一幅图像，对于LSTM层，我需要一系列特征。有没有一种方法可以在LSTM层之前<
浏览 22提问于2019-09-19得票数 5
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我有形状的X_train (1400，64，35)和形状的y_train (1400，)。我希望将X_train作为LSTM层的输入，并求出每个时间步的LSTM输出的平均值(使用GlobalAveragePooling层)，并将其作为密集层的输入。对于这个问题，如何连接各层并建立一个连续的模型？
我使用的是Tensorflow.
浏览 0提问于2020-08-22得票数 1
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我一直试图了解如何使用Keras建立用于多变量时间序列预测的LSTM模型，但我仍然不确定如何以正确的形状表示数据。Temperature and humidity.我想做的事：
考虑到星期一一个城市新的一周的记录，我想预测那个城市剩下的6天的温度和湿度。多变量时间序列的多步预测。Fo
浏览 0提问于2019-02-07得票数 1
在Tensorflow教程中，我正在实验LSTM时间序列由于这里的任务比以前的任务要复杂一些，所以模型现在由两个LSTM层组成。最后，由于72个预测，致密层输出72个预测。我们如何知道一个问题需要多少层(在这里，2层)？然
浏览 0提问于2019-12-25得票数 2
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假设我有一个简单的神经网络，它有一个输入层和一个在tensorflow中编程的卷积层： input_layer = tf.reshape(features["x"],filters=32, padding="same",我省略了features网络定义的任
浏览 2提问于2017-11-07得票数 15
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几个小时以来，我一直试图在Keras中实现LSTM (使用具有嵌入层、两个LSTM层和一个密集层的顺序模型)，但最终得到了不同的错误消息。据我所知，问题是嵌入层的输出是二维的，而不是三维的，因为我在添加第二个LSTM层时得到了这个值错误(ValueError
浏览 0提问于2018-06-16得票数 0
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我正在尝试将以下Keras代码转换为纯Tensorflow，但在向双向RNN输出的每个时间步添加密集层时遇到了问题：self.model = Sequential()self.model.add(Bidirectional(LSTM(nr_out, return_sequences=True,Dense(nr_out, activation='relu', init='h
浏览 7提问于2017-09-27得票数 3
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图表：
RNN密集所有导入：from tensorflow.keras.preprocessing import：测试数据形状：(2246,8982)和测试标签形状：(2246，46)
当使用LSTM或简单的RNN时，我无法获得超过~35我尝试更改变量，添加不同
浏览 0提问于2020-12-07得票数 0
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