在Keras中，在创建模型之后，我们可以使用model.input_shape，model.output_shape看到它的输入和输出形状。对于权重和配置，我们可以分别使用model.get_weights()和model.get_config()。
PyTorch有哪些类似的替代方案？为了在PyTorch中获得摘要，我们打印了模型print(model)，但这提供的信息比model.summary()少。是否有更好的</em
浏览 2提问于2018-11-23得票数 1
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对于模型的再训练，了解老年模型的超参数是非常有用的。它可以给我们一个起点。我有一个.h5 keras模型，在该模型中，我想提取一些超参数，如Batch_size和历元数。我尝试过model.summary()，但没有提供必要的信息，也没有提供model.get_config()。
有任何方法来提取这些超参数的Keras模型吗？
浏览 0提问于2021-07-20得票数 0
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我正试图找出一些超参数，用来训练一些老的角模型，我有。它们被保存为.h5文件。当使用model.summary()时，我得到了模型架构，但是没有关于模型的额外元数据。当我在.h5中打开这个notepad++文件时，大多数文件都不是人类可读的，但是有一些我可以理解的位，例如；
{"loss_weights"：null，"sample_weight_mode"：nullfalse，"lr"：9.9999747378752e-05}，"cl
浏览 1提问于2018-12-31得票数 8
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我在向Keras模型的config对象中添加新元素时遇到了麻烦。我们可以使用以下代码获取config对象：config = model.get_config()
但是，我找不到像model.set_condig()这样的方法。我想为它设定我自己的元素。
浏览 1提问于2018-01-14得票数 0
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假设我有以下Keras模型：model.add(Dense(units=64, activation='relu')) metrics = [Accuracy()]我有两个问题：备注：
我注意到我可以使
浏览 2提问于2021-01-15得票数 0
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我想用神经网络的超参数和模型结构来编写一个*.txt文件。可以将对象model.summary()写入输出文件吗？
浏览 6提问于2017-01-15得票数 71
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我一直在努力将一个用拉扎涅写成的美国有线电视新闻网转换成Keras (链接到版)，我相信我已经把它写下来了，然而，损失函数是我正在努力重写的部分。网络的输出具有形状(32,513,30,4)，损耗函数使用不同的层(最后一层dim)。我尝试将其重写为一个自定义丢失函数，只需将其插入model.compile()，下面是我编写的代码：epsilon：
AttributeEr
浏览 5提问于2019-04-25得票数 0
例如，如果我加载其他人的模型，这就是我所看到的：我想得到这个代码的表示形式，例如：model.add(Conv2D(32, kernel_sizeinput_shape=input_shape))... etc
并不是说上面的说法是正确的，但我想知道是否有一种方法可以在代码中对模型进行物理重构，包括所有的激活函数？我想我可以读到总结
浏览 2提问于2020-08-26得票数 0
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%tensorflow_version 2.xlstm = tf.keras.layers.LSTM输出是 array([[-0.24181306, -0.341401 , 0.65207034, 0.63227856]], dtype=float32)]
每个
浏览 5提问于2020-03-04得票数 0
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我想在keras上的MNIST数据集上实现i-RevNet，并从i-RevNet的输出生成原始的28*28输入图像，但我没有线索。我能找到的在线资源都是基于tensorflow的。
浏览 2提问于2018-08-08得票数 0
我想知道更多关于keras tokenizer的信息，在谷歌上快速搜索一下，我就找到了 (这是谷歌搜索中的第一个链接)。为什么不列出所有的方法和属性呢？我怎么能看到这些呢？有没有一个单独的页面？它似乎是官方的keras文档，但对于旧版本，它列出了方法和属性。我希望看到类似的信息，但最新的keras版本
浏览 2提问于2019-03-08得票数 2
我正在尝试运行一个对象检测模型(SSD+Inceptionv2)，并获得边界框作为结果。在从帧中获得边界框之后，裁剪后的图像应该通过不同的分类模型(在不同的库上进行训练，如keras和caffe)并获得预测结果。
由于这种分类模型的预测方法不起作用。关于如何在目标检测输出边界框(裁剪图像)上运行不同的分类模型，有什么想法吗？
浏览 1提问于2020-03-03得票数 0
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我目前已经使用Keras创建了一个LSTM网络，并且必须获取该网络的每个节点的内部忘记门值。每次调用predict()函数时，我都必须获取忘记门/值。这样做是可能的吗？如果没有，那么是否有其他库可以在每一步以方便的方式访问这些内部门限值？
我期待着在这方面能尽快得到一些帮助。谢谢。
浏览 1提问于2018-01-12得票数 5
我需要从keras model的几个层获得几个输出，而不是从最后一个层获得输出。
我知道如何根据需要调整代码，但不知道如何在keras application中使用它。我是说我怎么才能把它导入。我需要再次违反setup.py at keras-application吗？我这么做了，但什么也没发生。我的改变不适用。在模型中，是否有不同的方法从不同的层获取输出
浏览 0提问于2019-01-15得票数 0
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这可能是一个非常基本的tensorflow/keras问题，但我似乎无法在中找到它。我希望检索隐藏层的输出作为数值，以便在以后的计算中使用。这是模型import pandas as pdimport keras
if RUN:
model = keras.Seque
浏览 1提问于2019-01-07得票数 1
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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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我对任何与机器学习有关的知识都是新手，我想知道如何预测模式的简单结果，例如，我有一个[1, 2, 3, 1, 3, 2, 1]数据集。我在苹果的开发者网站上找到了。不过，我相信这是根据该模型提供的数据进行预测。(我猜是和CreateML在一起的)。
对我的问题，建议采取什么方法？(对不起我的英语，如果需要的话，我会尽量澄清的)。
浏览 3提问于2018-10-30得票数 2
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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？，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”。2) tf.print(OA)输出：是否有任何方法将ops.Tensor转换为EagerTenso
浏览 3提问于2020-02-21得票数 13
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我正在使用Keras制作一个用于生成合成数据的GAN。因此，我希望使用预先训练的分类器模型作为鉴别器(因为我不需要训练鉴别器，只需要训练生成器)。预先训练的模型是在keras中建立的，在最后一层Dense(4, activation='softmax') (A，B，C，D)上最初有4个输出。我想从C类生成合成数据。鉴别器模型必须只有1个输出(假的或真的)，所以我需要将最后一层从前树枝模型更改为只有
浏览 1提问于2018-11-28得票数 0
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