在这个函数中，我需要知道输入的形状是什么。形状的第一个索引是batch_size，我需要知道它！问题是K.int_shape返回的内容类似于(None，2，10)。但是，这个(无)东西在运行时应该是已知的，对吧？它仍然是None并导致错误。 基本上，在我的函数中，我想创建一个和batch_size一样长的常量。以下是我的函数<e
浏览 73提问于2019-04-29得票数 2
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我正在尝试做自定义图层，我遵循了keras.io中的步骤。代码- class Linear(keras.layers.Layer): super__init__() self.w = tf.Variable()
b_init =
浏览 14提问于2021-08-09得票数 0
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我使用Keras框架构建了一个堆叠的LSTM模型，如下所示： batch_input_shape=1,该模型知道mode.fit、model.predict和model.evaluate的默认model.predict为32，因此强制我将这个默认batch_size更改为batch_input_shape (<e
浏览 2提问于2019-04-29得票数 3
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我正在Keras中实现一个自定义层。如果打印传递给call方法的输入的形状，将None作为第一个元素。为什么会这样呢？第一个元素不应该是批处理大小吗？def call(self, x):batch_size = 50
model.fit(x_train, y_train, ..., <
浏览 0提问于2019-04-28得票数 9
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import keras.backend as K
input_shape=(224,224,3), include_top=True, input_tensor=None,
y_true
浏览 0提问于2021-10-14得票数 1
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当我在加载后尝试使用不同的签名时-我得到了一个错误：seq_len = 2import tensorflowas tf
super(CustomModule, self).([batch_size, seq_len], dtype=<e
浏览 7提问于2020-09-18得票数 1
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验证变压器多头注意事项的实现
、、、、
我已经在MultiAttention head中实现了Transformers。有这么多的实现，所以令人困惑。请有人验证我的实现是否正确：import tensorflow as tf
#calculates(tf.cast(q.shape[-1],dtype=tf.float32))
浏览 3提问于2021-05-01得票数 2
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我试图在batch_size模型中获取call()函数中的TF2。但是，我无法得到它，因为我知道的所有方法都返回None或张量，而不是维元组。下面是一个简短的例子import tensorflow as tffrom tensorflow.keras</em
浏览 6提问于2021-07-09得票数 1
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下面是重现问题的代码：import numpy as np
rnn.add(tf.keras.layers.Input=(None, 7)))
rnn.add(tf.keras.layers.LSTM(5, activation="tanh", return_sequences=False, u
浏览 1提问于2021-10-01得票数 1
tensorflow keras中的层有一个方法build，用于将权重的创建推迟到您看到输入将是什么的时候。我有几个问题我没有找到答案：
跟踪一层的权重意味着什么？同样的链接还提到，我们建议在init方法中创建这样的子层(因为子层通常有一个构建方法</e
浏览 3提问于2020-05-15得票数 3
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我正在用keras构建我的第一个模型，遇到了一个问题，我想通过构建一个解决Y=a*x+b的1元素模型来解决一个简单的回归问题，我正在使用google，特性和标签数据是：这就是模型： tf.keras.layers.Dense(1)])
model.compile(loss =
浏览 2提问于2022-07-07得票数 1
你好，我是tensorflow的新手，目前我在使用Keras的Resnet50_V2模型时遇到了问题。Resnet层的可接受输入仅为(224,224,3)，而我的图像分批为128。Full shape received: (None, 128, 224, 224, 3) resnet_shape=(224,224,3)
gen = data_batch_lo
浏览 9提问于2022-06-24得票数 0
import tensorflow as tffrom tensorflow.keras import layers
def __init__(self, batch_size, **kwargs):
super().模型编写一个包装器，以便像上面一样预先定义一些有用的方法和变量。我想修改包
浏览 4提问于2022-02-21得票数 2
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我的模型需要两个独立的输入:图像和标签。但是使用ImageDataGenerator flow_from_dataframe，我只能获得包含图像和标签的完整批次。我该怎么办？
浏览 7提问于2022-03-19得票数 1
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我是一个有状态的RNN与嵌入层，以执行二进制分类。我对函数API中需要的batch_size和batch_shape有一些混淆。这一错误似乎表明模型混淆了返回的隐藏状态，rnn_ht在拟合数据时将其形状为2400,1403,200和其他的状态。然而，我需要这些状态来计算初始隐藏状态上的梯度，即
我对有状态RNN中的维度感到困惑：
如果有状
浏览 11提问于2022-02-12得票数 1
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对于steps_per_epoch和validation_steps在fit函数中的行为，我有点困惑。更特别的是，如果我将steps_per_epoch设置为比total_records/batch_size小，会不会是：( a)模型只对每个时代的相同训练数据子集进行训练，或者( b)该模型将对每个时代使用不同的培训数据同样的问题也适用于validation_steps。例如，如果我有10000行用于训练的
浏览 9提问于2022-03-24得票数 1
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我有一个正在运行的模型，构建时使用： model = tf.keras.Model(inputs=input_layers, outputs=outputs) 如果我试图向输出中添加一个简单的常量，我会得到一条错误消息例如： output = output + [tf.constant(['label1', 'label2'], dtype = tf.string)]
model = tf.<e
浏览 74提问于2019-12-24得票数 2
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按照this tutorial的训练过程，我尝试使用以下代码来保存tf模型： tf.keras.models.save_model(decoder, 'path', save_format='tf')解码器被定义为： class Decoder(tf.keras.Model):
def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, dec_units, batch_sz,
浏览 144提问于2019-12-20得票数 2
有什么方法可以让使用Colab提供的GPU来更快地运行的培训课程？训练联邦模型需要超过1个小时，而且使用GPU运行时似乎根本没有任何好处。('start_place', TensorSpec(shape=(8,
浏览 1提问于2020-09-16得票数 2
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