我定义了一个自定义的Keras层custom_layer，有两个输出: output_1和output_2。接下来，我想让两个独立的层A和B分别连接到output_1和output_2。如何实现这种网络？
浏览 12提问于2018-08-24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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正如标题中所述，我想知道如何让自定义层返回多个张量: out1、out2、...outn？我试过了但这只适用于具有相同长度的张量，而且它必须是另一种解决方案，而不是每次都将两个张量连接起来，
浏览 3提问于2018-01-11得票数 6
我正在尝试在Keras中实现一个层，它为每个输入添加元素权重。因此，输入、权重和输出具有完全相同的形状。尽管如此，我正在努力实现这一点，我还没有找到任何不改变输入形状的自定义层的例子。从keras.engine.topology导入图层将keras.backend导入为Kdef __init__(self, **kwargs):
self.output_dimself.
浏览 3提问于2018-03-23得票数 2
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如何使CNN预测一个连续值？
、、、、
我理解卷积、最大池和密集度的维数作为步长和核大小的函数。但我很难理解如何使用这些层来最终得到我的最终预测，这应该是一个连续变量。下面是我正在做的工作：Y训练:n元连续值向量，形状：(n，)
我可以想象会有一些调整和连接。
浏览 0提问于2018-01-23得票数 5
我发现在keras.backend或keras.layers中有许多相同的名称，例如keras.backend.concatenate和keras.layers.Concatenate。但是当代码这么大的时候，这么多的函数让我混淆了张量或者层。有人有解决这个问题的好主意吗？我发现的一种方法是首先在一个函数中定义所有占位符，但函数将其作为变量在结束时返回层，而另一个函数以该层为变量可能返回另一个变量。
浏览 0提问于2018-12-20得票数 0
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我想在keras中创建一个顺序模型，其中一个隐藏层的节点数量与输入节点的数量一样多。每个输入节点应该只连接到一个隐藏节点。隐藏图层中的所有节点都应连接到单个输出节点：在keras中使用Sequential()模型可以实现这一点吗？
浏览 2提问于2020-06-03得票数 0
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import keras#2.3.0
from keras.layers import Input, Dense,TimeDistributed'relu'))model.summary()//培训// model.fi
浏览 3提问于2022-04-25得票数 0
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通常，keras层的输出维度形式为(None, c, h, w)或(None, h, w, c)，具体取决于channels_first或channels_last配置。我正在尝试使用定制的keras层，有两个输入。当我打印模型摘要时，它没有显示None尺寸。 如何对我的自定义图层进行编程，使其包含此无维度？ 我想这可能是我收到这个错误的原因。Need data for each key in: ['crf
浏览 41提问于2019-04-09得票数 1
当我创建具有一个或多个自定义层的Keras模型时，可以使用model.save()方法以TensorFlow SavedModel格式持久化Keras模型。我可以使用tf.keras.models.load_model()函数从文件系统中加载此模型，然后再次将其保存到文件系统中。missing 1 required argument: training 您可以尝试使用以下代码复制此问题： import tensorflow as tf
class CustomLaye
浏览 107提问于2021-10-29得票数 0
我刚开始使用keras框架。我读过一些例子，说明如何在keras中用顺序类和图类构造深度学习模型。但是，我看到，独立地使用顺序或图，假设一个层的每个节点都与另一个层的所有节点完全连接，不是吗？我的疑问是，如果我想构建一个没有完全连接的深度前馈网络，例如第二层的第一个节点没有连接到第三个layer...etc的第二个节点，即使我想在非连续层的节点之间添加连接
浏览 1提问于2018-01-05得票数 1
我担心在(tensorflow) keras层中使用相同的初始化器、正则化器和约束创建的变量可能会在层之间连接。如果它们可以是字符串(例如，'he_normal')，这是没有问题的，但对于那些带参数的字符串，我必须传递实际的函数。例如，在自定义图层的__init__中，regul
浏览 6提问于2019-11-15得票数 4
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我正在尝试修改下面的示例，为我的数据集模拟CNN，并遇到一些错误https://machinelearningmastery.com/cnn-models-for-human-activity-recognition-time-series-classificationX_Label_Names = np.array(['Resting', 'Swimming', 'Feeding', 'Non directed motion']) X_Data是一个5600×6列<
浏览 37提问于2021-11-01得票数 1
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我刚开始深造，对完全连接的网络感到困惑。一个具有多个隐藏层的自动编码器是一种深度神经网络(DNN)吗？DNN总是完全连通的吗？假设一个包含三个隐藏层的自动编码器网络是使用H2O R包构建的，您如何知道您构建的自动编码器网络是否完全连接？
浏览 0提问于2018-08-07得票数 2
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我正在尝试在keras中创建一个模型。我读了一篇论文，我想从这篇论文中创建一个模型。下面是我想要的：ArchitectureInPaper 我试着创建一个这样的模型，但我不知道如何在Keras中连接两个模型。以及如何在本文中创建这样的体系结构模型。
浏览 29提问于2019-06-18得票数 0
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我发现这句话model = tf.keras.models.Sequential()有点不同。我不能理解什么是真正的意思，还有其他的深度学习模型吗？我在MatconvNet (卷积神经网络的Matlab库)上做了很多工作。在这里面从来没有看到任何顺序的定义。
浏览 0提问于2019-09-02得票数 16
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我试图在一个深度模型中修剪一些与Keras的连接。这些连接位于不同的位置和不同的完全连接层，因此设置layer.trainable=False对我不起作用。那么，如何在Keras中修剪这些连接(在训练期间将它们的重量冻结到0)？我需要写我自己的图层吗？像PyTorch这样的其他工具是否很容易支持这种修剪(或冻结)操作(不需要编写自己的</
浏览 0提问于2019-03-12得票数 0
我正在尝试对具有多个数字的图像进行分类。说一个带有"123“的图像输出"123”。最多有5位数字。
在我建立了卷积层之后，我被卡住了。我们如何输出5个数字，每个数字有10个类？一些人建议在最终的卷积层之后使用5个独立的完全连接的层。但是我们如何在Keras中为5个独立的FCs编码呢？
浏览 0提问于2016-09-30得票数 0
我想创建一个自定义的损失，它从数据生成器中获取网络的输出和多个参数。 我找到了一篇this文章，它描述了如何使用一个标签从多个层计算一个损失。但我想使用fit_generator计算具有多个标签的单层的损失。我的问题是Keras期望输出和标签具有相同的形状。示例： 常规自定义损失： def c
浏览 12提问于2019-12-13得票数 1
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