我已经编写了一个小型的Keras自定义层的实现，我直接从https://keras.io/layers/writing-your-own-keras-layers/复制了类定义 然而，当我试图像调用标准密集层一样调用这个自定义层时，我得到了错误"AssertionError“，我的pycharm抛出了该对象不可调用的警告。
浏览 30提问于2019-05-12得票数 4
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我一直在尝试使用池化层tf.nn.fractional_max_pool在Keras中构建顺序模型。我知道我可以尝试在Keras中创建自己的自定义图层，但我正在尝试是否可以使用Tensorflow中已经存在的图层。我用Input代替InputLayer和Keras Functional API尝试了一些其他的东
浏览 11提问于2017-07-09得票数 13
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可以将tensorflow与keras顺序模型结合起来，如下所示：()y = model(x)x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 784))model = Model(in
浏览 20提问于2018-06-02得票数 1
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在keras中，我们可以通过多种方式创建神经网络层。model=sequential()x1=Input(shape=(2,)3.子类
class Mymodel(keras.layers.Layers):我的问题是：
1.是否使用哪一种以及它们的利弊。
浏览 0提问于2020-07-22得票数 0
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我想在我的项目中将这两个模型连接起来，我在这个领域是相当新的，所以请不要苛刻地评判我。所以这是代码。如果我想要预测什么，我如何区分这两者？
浏览 20提问于2020-11-02得票数 0
我正在尝试在药物数据上实现LSTM，下面给出了数据的形状，也是模型，但它抛出了一个错误，即Input 0 is incompatible with layer lstm_1: expected ndim可以请有人帮助，什么将是模型的输入形状提前感谢。
浏览 30提问于2021-05-08得票数 0
在一些tf. keras教程中，我看到它们实例化它们的模型类如下：在一些地方，他们使用的是这样的东西：但是在中，它们确实看起来是一样的，但我不确定，也没有明确提到。
浏览 11提问于2021-03-30得票数 8
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这就是具有标准损失函数的模型。考虑到NCE损失在keras中不可用，我写了一个自定义损失。2 API: ' + signature, stacklevel=2) 922 API: ' + signature, stacklevel=2) 92当
浏览 26提问于2019-07-03得票数 3
我正在尝试在Keras中合并两个连续的模型。),
collective这可能是因为如果
浏览 16提问于2019-03-15得票数 0
如果定义如下所示，是否可以将Add()函数合并到tf.keras.Sequential()模型中： keras.layers.Add()(some_var)some_var是一个张量，其大小与当时的网络大小相同。因此，每个元素都需要添加到some_var中<
浏览 2提问于2020-05-05得票数 1
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我现在有点迷茫，试图使用Keras Functional API将我自己的模型层和VGG16模型中的层合并到一个新模型中。我需要在自定义图层的block3_pool之后添加新的图层。将使用8个类(Fashion Mnist)。所有图像都从28x28放大到32x32。(64, activation=tf.nn.relu)(inputs)
outpu
浏览 0提问于2020-11-27得票数 0
我正在学习这个人的教程：https://www.youtube.com/watch?v=PwAGxqrXSCs&list=PLQVvvaa0QuDfKTOs3Keq，现在我遇到了一个错误。我知道在2.0版和更高版本( tensorflow)中，占位符函数被删除了，但是我无法想出另一种方法来让我的脚本工作，因为我刚刚开始使用深度学习！如果能帮上忙，我们将不胜感激！这是我的代码(我使用PyCharm作为集成开发环境，不知道这是否是错误的
浏览 21提问于2020-11-09得票数 0
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我有一个有两个不同输入的神经网络。输入1是图像数据，输入2是单个浮点数。因此，我的输入是形状为(32,img_dim)和(32,1)的批次大小为32。神经网络的输出层是一个具有线性激活函数(回归)的10+ (可以改变)输出的密集层。我想将输入2中的浮点添加到每个10+输出中。如何将一个简单的值(对批处理中的每个样本不同)添加到整个层(将其广播到10+输出)。例如，
浏览 2提问于2017-09-15得票数 2
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看起来像这样： Input -> Dense_1 -> Dense_2 -> Dense_3 -> Dense_4 -> Output 我想提取一个模型，这样就可以将输入直接传递给Dense_2，这样我的模型就会如下所示Input (In the correct shape for Dense_2) -> Dense_2 -> Dense_3 -> Dense_4 -> Output 我看到的所有技术都是初始化顺序模型并将模型连接在一起Input -> Dense_1 -> Sequentia
浏览 25提问于2019-04-06得票数 0
tensorflow.math.multiply和tensorflow.keras.layers.multiply有什么区别？同样，tensorflow.math.add和tensorflow.keras.layers.add的区别是什么？我之所以有这个问题，是因为当我构建自己的自定义损失函数和度量标准product = multiply([y_true_f, y_pred_f])时，如果我使用from tensorflow.keras.layers**的</e
浏览 9提问于2020-01-01得票数 2
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我想要从conv3d_9 (Conv3D)输出的形状 是否可以仅从UNet的下半部分提取特征来提取这些特征？ ? ?
浏览 26提问于2020-10-13得票数 1
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TensorFlow模型语法
、、、、
我是神经网络和Tensorflow的新手model = tf.keras.models.Sequential([tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(150, 150, 3)), tf.keras
浏览 3提问于2020-08-16得票数 0
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如何在Keras中创建一个层(我正在使用functional )将输入序列转换为多标签向量。层必须执行映射，我不想通过学习参数权重来学习映射。作为输入，我有向量，如keras中所示 nan nan 2][x1 =0,x2=0,..., x342=1
浏览 0提问于2021-02-06得票数 2
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这是我的代码，如果我使用其他激活层，如tanh：act = keras.layers.advanced_activations.PReLU(init='zerovalidation_split=0.2, verbose = 2)
在这种情况下，它不起作用，并显示"TypeError：'PReLU‘object is not callable“，并在model.compile行调用错误
浏览 2提问于2016-01-11得票数 33
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model.add(Dense(3)) #default linear activation 并训练它 在我想使用CNN的权重之后，在CNN-LSTM模型中使用它们。所以我有这样的东西： #Load from previous CNN (pre-trained!)
浏览 18提问于2020-04-10得票数 0
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