我刚刚开始使用Keras/Tensorflow,我正在尝试重新训练和量化int8 a MobileNetV2,但是我得到了以下错误:
ValueError: Quantizing a tf.keras Model inside another tf.keras Model is not supported.
我跟踪这个来绕过量化步骤,但是我不确定我到底做了什么不同的事情。
IMG_SHAPE = (224, 224, 3)
base_model = tf.keras.applications.MobileNetV2(input_shape=IMG_SHAPE,
以下代码
from tensorflow import keras
from keras.layers import Conv2D
model = keras.Sequential()
model.add(Conv2D(1, (3, 3), padding='same', input_shape=(28, 28, 1)))
执行时抛出错误:
TypeError: The added layer must be an instance of class Layer. Found: <keras.layers.convolutional.Conv2D object at 0
我正在尝试使用keras函数API构建一个神经网络,并使用keras调谐器来训练网络。该模型由一些嵌入层和一些密集层组成:
import pandas as pd
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Input, Embedding, Dense, Flatten
from tensorflow import keras
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from tensorflow.keras.utils i
我正在尝试使用R包"survey“来应用NIS数据的权重,但我一直没有成功。我对R和测量命令还是个新手。
这是我尝试过的:
# Create the unweighted dataset
d <- read.dta13(path)
# This produces the correct weighted amount of cases I need.
sum(d$DISCWT) # This produces the correct weighted amount of cases I need.
library(survey)
# Create survey objec
我试图在tensorflow中创建自己的自定义层,如下所示:
class custom_LSTM(RNN):
# implementation of class
其中RNN是另一个类。
但是,要在模型中使用这个自定义层,它需要继承tf.keras.layers.Layer。我正在使用tf.keras创建模型。
知道我该怎么解决这个问题吗?
我正在使用下面的代码在Keras中构建一个深度学习模型(Tensorflow 2.0)。
import tensorflow as tf
keras = tf.keras
from keras.layers import Input, Dense
from keras.models import Model
a = Input(shape=(138,7), name='inputP')
b = Input(shape=(138,7), name='inputQ')
c = tf.transpose(b, [0,2,1])
d = tf.matmul(c,a)