Keras有一个函数式API，您可以在函数调用后面放入单号，如下所示： x = Input(shape=(782))x = Dense(1024)(x) 我想创建自己的具有相同语法的信号处理库，但我找不到任何东西(可能是因为有一个特殊的词来表示这种方法，但我找不到)。所以假设一个简单的例子，比如： def add(w)(x):
浏览 10提问于2020-08-28得票数 0
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在编写定制的tf.keras层时，我们必须实现"call“方法，因为类的对象可以像函数一样只使用"()”(？)如果对象具有有效的"__call__“方法。虽然我没有找到像这样的东西 class tf.keras.model(): return self.call(input) 在keras.
浏览 12提问于2020-07-21得票数 1
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我正在使用Tensorflow.js加载一个简单的tf.loadLayersModel()模型，但是模型没有构建。我正在使用Functional来构建模型，但只由密集的层组成。下面是python代码：import keras.layers as layers
inputs = keras.Input我不确定这是一个问题，甚至是一个问题，但如果它是不正确的，我不知道如何检查它的<
浏览 2提问于2020-07-28得票数 2
关于数据集的简要信息：-这是一个人的Re-ID问题(无论两张图像是否相同)，我必须为其实现编写自己的损失/成本函数(二项式偏差)。对于128的批处理大小，我将有256个图像，因此有3个256*256/批处理矩阵。我的疑问是如何使用keras获得批处理大小的输出，以便实现成本函数
我已经添加了二项式偏差代价函数
浏览 12提问于2017-08-02得票数 1
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如何打印自定义图层的图层摘要()？model.summary()打印整个模型的漂亮摘要图，但是这里称为'magic_layer‘的子类层是聚合的，其中有许多层…… Model: "transformer"
_______________/Keras层(在这里阅读更多关于它的信息：Making new layers and models via subclassing - Francis Chollet)，那么摘要调用不会分解该子层
浏览 21提问于2021-10-28得票数 0
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如何创建自己的API/框架/库
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有些库对我来说是非常明显的。我的意思是我可以自己创建数学、字符串等库。我不明白人们是如何创建像OpenGL、OpenCV、DirectX和MFC这样的API的。我不知道如何自己编写它们，就像我编写用于计算数学和字符串函数的库一样。网上有没有什么资源可以教我怎么做呢？
浏览 1提问于2011-06-17得票数 1
我是Keras的新手，我正在研究函数式api模型结构。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
浏览 3提问于2020-08-30得票数 3
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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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因此，我坚持让一个C++类发送一个常规函数，从而使自己陷入了摇摇欲坠的境地。当然，类重载函数运算符，使其成为函式。这一切都很好，直到您想传递这个函式的函式指针。当然，我想让编译器知道我们在做什么(lol)，通过执行这个指针的reinterpret_cast。但是，如何获得这个特定成员函数的地址，因为它是一个重载运算符。怎么知道那个地址的？看起来是这样的</
浏览 0提问于2019-02-12得票数 1
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Tensorflow程序可以使用现成的Keras回调吗?当机器学习程序使用本机Tensorflow而没有来自Keras的其他apis时？
浏览 0提问于2018-05-10得票数 0
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我试图通过阅读一些代码来理解CNN的原理。我看到了以下内容。from keras.layers.convolutional import Convolution2Dfrom keras.layers.normalizationimport BatchNormalization
def Convolution(f那么，跟随Leaky
浏览 3提问于2019-07-09得票数 0
我正在尝试弄清楚如何在Keras中使用和functional。使用非函数式Keras语法，我可以很容易地创建一个GRU模型来屏蔽所有零值，如下所示：model.add( tf.keras.layers.Maskingmodel.compile( loss = 'categorical_crossentropy', optimizer = opt, metrics = ['accu
浏览 19提问于2021-02-23得票数 1
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我知道keras是TensorFlow的高级接口。我的问题是，TensorFlow提供了什么不能在角星中复制的？
浏览 0提问于2018-09-16得票数 16
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正如标题所述，我想知道当我使用functional时如何访问。因此，如果我使用子类化，我可以编写如下内容： def __init__(self):input = tf.Input(someshape)
normalized = tf.keras.layers.BatchNormalization()(input)tf.keras</em
浏览 0提问于2021-11-05得票数 0
我目前正在尝试使用Keras (tensorflow后端)建立一个(LSTM)递归神经网络。我想使用带有MC dropout的变分Dropout。我相信变分丢弃已经通过LSTM层的"recurrent_dropout“选项实现了，但是我找不到任何方法来将"training”标志设置为true，就像经典的丢弃层一样。
浏览 101提问于2019-01-23得票数 4
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/keras-env/local/lib/python2.7/site-packages/coremltools/converters/keras/_keras_converter.pyc in convert/keras-env/local/lib/python2.7/site-packages/coremltools/converters/ke
浏览 0提问于2018-02-14得票数 0
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和Keras
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我一直在寻找什么是Tensorflow和Keras。他们说Tensorflow运行在KERAS之上，这意味着Tensorflow是Keras的“后端”。我的意思是，Tensorflow是一个做复杂事情的人，比如处理矩阵(张量)，做所有的数学工作？
另一方面，KERAS是我们创建模型所需要的人，对吗？一旦模型被创建，它的“后端”就是Tensorflow，对吗？因为模型要像IT一样工作(就像过程矩阵和做所有的数学工作一样
浏览 3提问于2020-06-02得票数 0
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尝试编写一个暹罗网络
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我希望有2个或更多相同的网络输出到另一个网络 seq_conv_model = [ layers.Dense(32, activation='relu'), ] layers.Dense(32, activation='re
浏览 4提问于2020-07-08得票数 0
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由于在TensorFlow 2.0中，他们计划将所有高级API统一到keras (我不太熟悉)下，并完全删除会话，我想知道：
如何创建具有自定义梯度的自定义角化层？我已经看到了(非常有限的) 在keras中创建自定义层，但是它没有描述如果我们希望操作具有自定义梯度，我们应该做什么。
浏览 0提问于2019-06-18得票数 15
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Tensorflow Keras模型和Tensorflow估计器都能够训练神经网络模型，并使用它们来预测新数据。它们都是建立在低级核心TensorFlow应用程序接口之上的高级API。
浏览 6提问于2018-07-21得票数 59
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