当keras模型是类的一部分时，它不工作。
当Keras模型是类的一部分时，可能会出现不工作的情况。这可能是由于Keras模型的序列化和反序列化问题导致的。
Keras是一个高级神经网络API，它可以在多种深度学习框架上运行，如TensorFlow、Theano和CNTK。在使用Keras时，我们通常会定义一个模型对象，并在该对象上进行训练和预测。
然而，当将Keras模型作为类的一部分时，可能会遇到一些问题。这是因为Keras模型在序列化和反序列化时需要特殊处理。当我们将一个包含Keras模型的类实例化时，模型的状态可能无法正确地恢复，导致模型无法正常工作。
为了解决这个问题，我们可以采取以下措施：
- 将Keras模型定义为类的属性而不是类的一部分：将Keras模型定义为类的属性，而不是类的一部分。这样，在实例化类时，模型的状态将被正确地恢复。
- 自定义模型的序列化和反序列化方法：我们可以自定义类的序列化和反序列化方法，以确保Keras模型的状态正确地保存和恢复。这可以通过实现
__getstate__和__setstate__方法来实现。 - 使用其他深度学习框架：如果Keras无法满足需求，我们可以考虑使用其他深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch。这些框架提供了更灵活的模型定义和序列化机制，可以更好地支持将模型作为类的一部分使用。
总结起来，当Keras模型是类的一部分时，可能会遇到序列化和反序列化问题导致模型不工作的情况。为了解决这个问题，我们可以将模型定义为类的属性，自定义模型的序列化和反序列化方法，或者考虑使用其他深度学习框架。
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2回答
和Keras
、、、、
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”。(虽然你可以使用其他如Theano和CNTK)
这里的“后端”术语是否意味着它在一个深度学习模型背后做了整个数学过程的事情？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)，它需要一个“后端”，即Tensorflow。
这就是
浏览 3提问于2020-06-02得票数 0
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我正在做一个处理传感器数据的项目。我从3个地方收集了传感器数据，并将数据存储为csv文件。大约有4000个样本。数据有X、Y、Z，我使用它们作为特征，class是我的目标变量。目标是在数据集上构建分类模型。目标变量/标签是1,2,3。因为它是时间序列数据，所以我选择使用双向LSTM。
数据分布：
model = keras.Sequential()
model.add(
keras.layers.Bidirectional(
keras.layers.LSTM(
units = 128,
input_shape = [X_train.shape[1],
浏览 0提问于2020-08-17得票数 1
我正在两台计算机上工作(一台在家里，一台在工作中)；它们都安装了TensorFlow 2.8.0。当我在家里训练这个模型(它是tf.keras.Sequential模型)时，通过调用来保存它：
model.save(<filepath>)
并在工作中通过调用：
tf.keras.models.load_model(<filepath>)
它错误地失败了：
AttributeError: '_UserObject' object has no attribute 'predict'
我在这里读到，它可能是由于不同的版本(这不应该是我的情况)
浏览 8提问于2022-06-13得票数 1
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1回答
当我预测泰坦尼克号乘客是否幸存时，模型的输出是一个概率。我怎么能把它区分为0还是1？
这就是模型构造
inputs = keras.layers.Input(shape=(8,))
dropout = keras.layers.Dropout(0.2)(inputs)
hidden1 = keras.layers.Dense(40, activation=tf.nn.relu)(dropout)
hidden2 = keras.layers.Dense(30, activation=tf.nn.relu)(hidden1)
hidden3 = keras.layers.Dense(20,
浏览 3提问于2020-01-08得票数 1
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请任何人向我解释一下教程的这一部分:这里是链接部分:定制模型实现Keras是推荐的TensorFlow高级模型API，我们鼓励尽可能在TFF中使用Keras模型(通过tff.learning.from_keras_model或tff.learning.from_compiled_keras_model)。
但是，tff.learning提供了一个较低级别的模型接口tff.learning.Model，该接口公开了使用模型进行联邦学习所需的最低限度的功能。直接实现此接口(可能仍使用像tf.keras.layers这样的构建块)允许最大限度地进行定制，而无需修改联邦学习算法的内部结构。
所以让我们
浏览 0提问于2019-12-05得票数 0
1回答
我正在尝试为我的文本分类模型添加一个关注层。输入是文本(例如电影评论)，输出是二元结果(例如正面和负面)。
model = Sequential()
model.add(Embedding(max_features, 32, input_length=maxlen))
model.add(Bidirectional(CuDNNGRU(16,return_sequences=True)))
##### add attention layer here #####
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
经过一些搜索，我发现了几个kera
浏览 17提问于2019-10-25得票数 4
我一直在研究tensorflow模型，该模型使用动量指标预测股票市场的短期积极和负面趋势。我已经建立了模型，在过去的32个时间步骤中，每个指标都包含一个32x7矩阵。如果价格在最后一步后上涨，标签为1，如果保持不变或减少，则为0。
我有一个定制的度量函数，它输出每个时代的预测值和真值，我发现真值不是0或1，它们在7左右徘徊。对于二进制分类，这是没有帮助的，因为所有的预测也将徘徊在~7。有人能向我解释一下是什么原因导致模型以这种方式改变标签吗？
这是模型和前10个时代的截图供参考。
def true(y_true, y_pred):
return y_true
def pred(y_true
浏览 3提问于2021-04-01得票数 0
我有两个多类分类模型来进行预测(准确地说，类数是三个)。一个是Keras神经网络，另一个是Scikit学习库中的梯度增强分类器。
我注意到，在相同的数据上训练后，GBC具有较高的精度评分，而Keras模型具有较高的F1评分。我应该使用哪种模型来预测未来的数据？哪个指标更重要？
浏览 0提问于2019-12-23得票数 7
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我在做简单的序列预测。我的模型和数据如下：
def generate_rnn(input_shape):
In = Input(shape=(input_shape[1], 1))
x = LSTM(4)(In)
x = Flatten()(x) # I tried both with and without flatten, same results
Out = Dense(1)(x)
model = Model([In, Out])
model.compile(optimizer=Adam(), loss='MSE'
浏览 2提问于2020-06-30得票数 1
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我目前正在开发这个colab。任务是将句子归入某个类别。因此，我们有一个多类别的问题，而不是二元的，比如根据特定的评论句子预测评论的情绪(积极/消极)。在有多个类别的情况下，我认为最后一层中的单元/神经元的数量必须与我想要预测的类别数量相匹配。所以当我有一个二元问题时，我使用一个神经元，表示0或1。当我有5个类时，我需要5个单元。我也是这么认为。 但是，在colab的代码中包含以下内容： model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim, input_length=max
浏览 18提问于2020-07-02得票数 0
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我试图实现的总体目标是向每个火花工作者发送一个Keras模型，以便在应用于DataFrame列的UDF中使用该模型。要做到这一点，Keras模型需要是可选择的。
似乎许多人已经成功地通过猴子修补模型类来泡菜角模型，如下面的链接所示：
然而，我没有看到任何例子，如何做到这与火花。我的第一次尝试只是在驱动程序中运行make_keras_picklable()函数，允许我在驱动程序中对模型进行腌制和解压缩，但是我无法在UDF中对模型进行腌制。
def make_keras_picklable():
"Source: https://zachmoshe.com/2017/04/03/
浏览 0提问于2018-04-24得票数 6
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我试图保存一个模型，使用从tf-集线器作为它的嵌入层，并有一些FFN堆叠在上面。该模型似乎工作良好，但我面临一个问题，在保存和加载模型。
disable_eager_execution()
embed = hub.Module(module_url)
def UniversalEmbedding(x):
return embed(tf.squeeze(tf.cast(x, tf.string)))
input_text = Input(shape=[], dtype=tf.string)
response_text = Input(shape=[], dtype=tf.strin
浏览 4提问于2019-10-10得票数 0
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当未定义验证集/验证拆分时，Keras的fit函数是如何计算的(我了解默认值分别为None/0.0，因此未定义实际上是默认的)？一个人总是需要一个参考集来评价模型的性能..。
浏览 0提问于2016-11-18得票数 1
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我在本地机器上创建了一个keras模型，并将其保存为model.h5格式。现在，我如何将此模型加载到Azure databricks上的工作区中，并在databricks笔记本中导入并使用该模型？ 尝试下面的网址，但不成功，似乎只有当你使用mlFlow保存数据库笔记本中的模型并使用mlFlow将其加载回数据库中时，它才有用： https://www.mlflow.org/docs/latest/python_api/mlflow.keras.html 如果我在本地机器上创建了keras模型，如何继续导入？，请帮助。
浏览 20提问于2020-08-03得票数 0
我试图加载我在training.So期间保存的keras模型，我去了，在那里我看到了这个。
从by_name=False格式加载权重时，只支持拓扑加载( TensorFlow )。请注意，对于继承自TensorFlow : HDF5负载的用户定义类，拓扑加载在tf.keras.Model和HDF5格式之间略有不同，而TensorFlow格式基于对象本地属性名称加载模型的构造函数中的层。
请你解释一下上面的那个好吗？
浏览 3提问于2020-05-08得票数 4
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4回答
我用的是来自Keras的VGG-16模型。
到目前为止，我的工作源代码如下：
from keras.applications.vgg16 import VGG16
from keras.preprocessing.image import load_img
from keras.preprocessing.image import img_to_array
from keras.applications.vgg16 import preprocess_input
from keras.applications.vgg16 import decode_predictions
model = V
浏览 0提问于2017-11-24得票数 12
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在在线教程的帮助下，我使用TensorFlow和Keras对狗和猫的分类器进行了建模。该模型似乎对猫和狗的图像都很有效。然而，当我给出一张鸟的图像作为训练模型的输入时，输出结果是一只狗，这不是理想的输出。那么，当我们给出一个属于某个类的输入而不是我们训练模型所针对的类时，实际应该发生什么？它不是应该给出一个“未检测到”的错误之类的东西吗？如果是，这实际上是如何工作的？请解释一下。提前感谢！
浏览 1提问于2019-11-22得票数 1
作为在维基百科中解释，袖珍算法是ANN的一个非常简单的变体/加法，它保存了迄今为止看到的最佳模型的副本，并将该模型作为经过训练的模型返回(而不是模型的实际最终状态)。实现它是非常简单和简单的。
我想知道这个算法是否在Keras中实现。
浏览 0提问于2018-08-07得票数 0
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我是TensorFlow的新手。我有一个不同图像大小的图像分类问题。在中，我了解到在模型内部进行调整是多么有益，而不是在dataset.map()函数中。
我对数据集进行了如下分批处理：
ds_train = ds_train\
.batch(BATCH_SIZE)\
.prefetch(tf.data.experimental.AUTOTUNE)
我的模型非常简单：
base_model = tf.keras.applications.ResNet50V2(
include_top=True, weights=None, input_tensor=None,
浏览 0提问于2021-04-06得票数 0
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我有一些关于如何训练比ram更大的神经网络的具体问题。我想使用事实上的标准，似乎是Keras和tensorflow。
为了不超过我仅有的8GB的公羊，我需要使用哪些关键的类和方法，从Numpy，到scipy，到熊猫，h5py，到keras？我有时间训练模特，我没有钱。我的数据集需要200 GB的内存。
在keras中有一个model_fit()方法。它需要X和Y numpy数组。如何让它接受磁盘上的hdf5 numpy数组？当指定模型架构本身时，我如何保存ram，因为工作内存不需要>8GB吗？
关于fit_generator，它接受hdf5文件吗？如果model_fit()方
浏览 5提问于2017-05-12得票数 2
当我在顺序API中使用tensorflow keras时，我对不一致的结果感到非常困惑。
我有一个非常简单的模型：
def product_cnn_model():
cnn = keras.applications.VGG16(include_top=False)
for layer in cnn.layers:
layer.trainable = False
model = keras.Sequential([
cnn,
keras.layers.Flatten(),
keras.layers.Dens
浏览 0提问于2019-02-26得票数 0
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我的情况与类似，但有点不同
我正在tf.keras中创建一个对象检测模型(基于tf.keras)(是的，我知道)，它的原始输出需要后处理到边框中。
这涉及到一些参数，这些参数对于模型的目的是恒定的，但是对于构建模型的脚本来说，参数是:例如，类的数量，以及相对于生成框的“锚”位置矩阵。
我的模型将被加载到一个TFServing容器中，因此我试图确保：
转换被封装在模型中，而不是让用户进行转换或分离后处理逻辑。
保存的模型工件(例如Keras h5或TF pb+params)足以加载和服务模型。
怎么做才是对的？
据我所知，以下不工作：
import numpy as np
imp
浏览 2提问于2020-04-24得票数 3
我正在创建一个简单的顺序Keras模型，它将在一批100中接受10k的输入。每个输入有3列，对应的输出是该行的和。
序贯模型有两层-低密度扫描显微镜(Stateful=true)，密度大.
现在，在编译和拟合模型之后，我将它保存在'model.h5‘文件中。
然后，我读取保存的模型，并使用测试数据调用model.predict (size=10k，batch_size = 100)。
问题：，对于最初的400-500输入，预测不能正常工作，而对于其他输入，它的工作非常好，val_loss非常低。
Case1: i使LSTM层无状态(即Stateful=False)，在这种情况下，Ker
浏览 5提问于2017-03-02得票数 1
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在训练一些深度Q网络的情况下，我必须生成一个tensorflow模型的克隆(包含密集的神经网络和一些激活)。这是我正在使用的语法。
target_model=tf.keras.models.clone_model(model=model)
我的问题是，为什么它不保留使用hash(model)计算的散列呢？如果这是彼此的两个确切的克隆，只是在两个不同的内存位置，哈希应该改变吗？还是内存位置本身是哈希的输入，而不是对象本身？
浏览 1提问于2022-06-26得票数 0
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我尝试训练一个模型，通过图像来预测几个标签。输出是一个包含五个二进制值的列表，如下面的0,0,0,1,1
我使用sigmoid密集层来获取输出，下面是我的代码：
inp = tf.keras.layers.Input(shape = (*IMAGE_SIZE, 3), name = 'inp')
x = tfka.ResNet50(weights = 'imagenet', include_top = False)(inp)
x = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(x)
output = tf.keras.lay
浏览 54提问于2021-06-04得票数 0
2回答
我一直在尝试用CNN制作一个图像分类器。我的数据集中有2300张图片和两类:男性和女性。下面是我使用的模型：
early_stopping = EarlyStopping(min_delta = 0.001, patience = 30, restore_best_weights = True)
model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(256, (3, 3), input_shape=X.shape[1:], activation = 'relu'))
model.add(tf.kera
浏览 4提问于2020-12-11得票数 2
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我有一款卡拉斯的模型，有一种定制的丢失。这个损失是使用实际的和预测的标签(或值)来计算的，并且也是基于一些输入值。
(例如，根据奖励或优势来定义损失，就像强化学习环境中的政策梯度方法那样)
示例代码：
注:损失计算中使用的输入值为“in2”，变量为input_2。
input_1=keras.layers.Input(...,name="in1")
output= keras.layers.Dense(...)(input_1)
input_2=keras.layers.Input(...,name="in2")
def loss_func(y_true,y
浏览 0提问于2018-05-03得票数 2
2回答
我训练了一个模型来对7种不同类型的图片进行分类。我的模型只能做一个特定的预测(在我的例子中是numpy.ndarray)，但是我感兴趣的是一个更像概率的预测(例如90%的class1和80%的class2 ...etc)。我现在应该修改的代码部分在哪里？如何使用列车模型得到正确的概率值？
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Lambda, Dense,Flatten
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.ap
浏览 10提问于2022-05-03得票数 -1
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1回答
我创建了一个定制的Keras度量，类似于下面的演示实现：
import tensorflow as tf
class MyMetric(tf.keras.metrics.Mean):
def __init__(self, name='my_metric', dtype=None):
super(MyMetric, self).__init__(name=name, dtype=dtype)
def update_state(self, y_true, y_pred, sample_weight=None):
return s
浏览 4提问于2020-09-27得票数 2
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我有一个模型，它由几个继承自tf.keras.Model的子模型组成。这些子模型或多或少都是组成keras.layers的keras.layers模型(如keras.layers.Conv2D、keras.layers.BatchNormalization等)的简单集合。调用函数通过不同的顺序模型传递数据(有时向顺序模型的输出添加额外的内容，即la a ResidualBlock子模型)。
我的主要模型由子模型组成的原因是因为主模型很复杂，这样我就可以很容易地改变模型体系结构(例如子模型A的层数)。此外，子模型的某些部分实例化某些层(如keras.layers.Reshape) in the
浏览 6提问于2019-11-19得票数 2
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我正在学习Keras和functional的用法，特别是关于在另一个分类任务中使用经过预先训练的VGG16模型，我看到了这段代码：
baseModel = VGG16(weights="imagenet", include_top=False, input_tensor=Input(shape=(224, 224, 3)))
headModel=baseModel.output
headModel=Flatten(name="flatten")(headModel)
headModel=Dense(D, activation="relu")(h
浏览 4提问于2019-11-09得票数 0
我一直在尝试计算Keras中LSTM单元的参数数量。我创建了两个模型，一个使用LSTM，另一个使用CuDNNLSTM。
模型的部分摘要如下
CuDNNLSTM模型：
_________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
embed
浏览 15提问于2020-02-22得票数 1
我已经在Python中构建了一个tensorflow模型来进行图像识别，但我想更好地理解我的模型是如何工作的。我想在我的模型的每一层之间打印值。 我使用的是TensorFlow 1.13.1和Python3.6.8。 # model with 2 hidden layers
print("Creating model and adding layers...")
model = tf.keras.models.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu'))
model.
浏览 10提问于2019-04-12得票数 1
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1回答
我目前正在学习Keras，这是一个深度学习模块。
我遇到了一个我无法理解的句子，因为我不知道python包装器是什么。
from keras.models import Sequential
#Create the Sequential model
model = Sequential()
“keras.models.Sequential类是神经网络模型的包装器，它将网络视为一系列层。它使用用于训练和运行模型的常用方法(如compile()、fit()和evaluate() )来实现Keras模型接口。”
在上面的句子中，什么是Python包装器，它是做什么的？
浏览 0提问于2019-11-11得票数 0
来自的示例代码
import keras
from keras import layers
# This is our input image
input_img = keras.Input(shape=(784,))
# "encoded" is the encoded representation of the input
encoded = layers.Dense(encoding_dim, activation='relu')(input_img)
# "decoded" is the lossy reconstruction of
浏览 3提问于2022-01-25得票数 1
1回答
我有一个使用tensorflow定义和训练的旧模型，现在我想在它上面工作，但我现在一切都使用Keras。
所以问题是:是否可以加载一个tf cehckpoint (使用*.index, *.meta等)。变成一个凯拉斯模型？
我知道一些老问题，比如：。
我希望在两年后，随着keras被纳入tf，现在会有一个更容易的方法来做这件事。
不幸的是，我没有tf中的原始模型定义；我也许能够找到它，但如果它不是必需的，那就更好了。
谢谢!
浏览 10提问于2019-07-09得票数 5
问题是在推理时使用tensorflow.keras.models.load_model加载网络模型时会有很大的差异。如果我使用keras.models.load_model加载模型，推理速度比tensorflow.keras库快3倍。 模型存储在.h5文件中。可能只有一件事是“错误的”：首先我使用keras库训练并保存了模型，但(由于代码演变后的其他导入冲突)现在我使用tensorflow.keras加载它。 库版本包括： tensorflow==2.2.0
tensorflow-estimator==2.2.0
tensorflow-metadata==0.22.0
Keras==2.3.
浏览 32提问于2020-06-25得票数 0
2回答
编辑：由Franchois说，Layer + training eval methods = Model
在keras文档中，它说模型是由层组成的。然而，表明，模型可以由模型组成。
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Input, Dense, Flatten
from keras.models import Model
# First, define the vision modules
digit_input = Input(shape=(27, 27, 1))
x = Conv2D(64, (3, 3))(digit_inpu
浏览 0提问于2019-07-10得票数 6
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4回答
我用coremltools从keras中转换了模型，将其添加到项目中并添加到目标中。然后，当我在model部分的导航器中按下模型时，我会得到"Model还没有生成“。什么意思？
浏览 1提问于2017-09-15得票数 10
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我有以下代码，它使用iris数据集来训练许多机器学习模型：
我想对keras模型进行预测。下面的代码工作正常，我能够获得所有模型的预测结果(除了keras模型)：
当我取消注释代码的else if - keras部分时，我得到了"errors“，或者模型生成。
[1] "skipping\n"
[1] "skipping\n"
[1] "skipping\n"
[1] "skipping\n"
[1] "skipping\n"
[1] "skipping\n"
[1] "skippi
浏览 6提问于2020-02-12得票数 1
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我已经使用内置的TensorFlow工具对InceptionV3模型的最后一层进行了微调，以便通过使用对自定义数据集上的项进行分类。这会产生一堆瓶颈和一个TensorFlow图(*.pb文件)。
我想将*.pb TF图导入到Keras中，就像您对包含模型权重的*.hdf5文件所做的那样。原因是，在使用此模型时，我想利用一些用Keras编写的工具。
这个是可能的吗？
浏览 5提问于2017-07-04得票数 5
我正在使用TensorFlow联邦框架来解决多分类问题。我遵循的是，他们中的大多数使用度量(tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy)来度量模型的准确性。我想探索其他的度量方法，比如(AUC，recall，F1，和精确性)，但是我得到了错误。下面提供了代码和错误消息。
def create_keras_model():
initializer = tf.keras.initializers.Zeros()
return tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Input(shape
浏览 13提问于2022-05-05得票数 1
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在我的keras中添加自定义丢失函数@tf.function后，keras模型停止加载(似乎保存模型，但不能重新加载模型)。文件显示这很简单但是..。
各种这样的答案表明，使用一个Keras版本训练的模型不能加载到其他Keras版本中。因此，我卸载了Keras 2.4.3 (从Anaconda env)，以避免任何混淆，并试图仅使用Tensorflow-keras建模和保存/加载。
所以，现在尝试保存一个Tensorflow-keras模型，然后再加载该模型，但是不会重新加载各种错误(如下)。环境是Anaconda3 python3.8 (带有Keras2.4.3，然后卸载它)和Tensorf
浏览 4提问于2020-11-26得票数 2
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我一直在测试构建nn模型的不同方法(tensorflow，keras)，我发现在编译模型的过程中指标有一些奇怪的地方。
我检查了两种方式：
model.compile(
loss=keras.losses.CategoricalCrossentropy(),
optimizer=keras.optimizers.Adam(),
metrics=keras.metrics.Accuracy()
)
和
model.compile(
loss=keras.losses.CategoricalCrossentro
浏览 1提问于2020-11-26得票数 2
在开发Java应用程序时，什么是与应用程序模型相对的GUI模型？为什么它与MVC相关？
我读到了示例 (这个示例不使用GUI模型)。找到更多关于it的信息、和。也是在一节中，GUI状态与应用程序数据模型。
举一个例子的作者：
最后，我是如何在Java中实现模型/视图/控制器模式(MVC)的。
视图可以从模型中读取值。视图可能不会更改模型中的值。
控制器将(可能)更改模型中的值。
控制器将(可能)导致视图重新绘制。
我通常没有一个主控制器。我让每个操纵者做自己的事。
我通常有一个主模型。有时，您需要一个以上的GUI模型。现在不是那种时候。GUI模型通常与应用程序模型分离，当您的GUI是一个大得
浏览 5提问于2020-05-04得票数 0
下面的指令旨在阻止对“谢谢”页面的访问。它出现在WordPress指令下面。它不能正常工作，因为页面仍然是可访问的，并且没有显示403错误。
RewriteCond %{THE_REQUEST} ^(.*)?thanks?(/)$ [NC]
RewriteRule ^(.*)$ - [F,L]
当该指令作为WordPress指令的一部分包含时，它将按预期工作。
RewriteEngine On
RewriteBase /
RewriteRule ^index\.php$ - [L]
RewriteCond %{REQUEST_URI} ^(.*)?thanks?(/)$ [NC]
Rewrit
浏览 0提问于2019-09-17得票数 1
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3回答
我正在用Keras创建一个模型，并希望计算我自己的度量(困惑)。这需要使用未规范化的概率/逻辑。然而，keras模型只返回softmax概率：
model = Sequential()
model.add(embedding_layer)
model.add(LSTM(n_hidden, return_sequences=False))
model.add(Dropout(dropout_keep_prob))
model.add(Dense(vocab_size))
model.add(Activation('softmax'))
optimizer = RMSprop(lr
浏览 5提问于2017-10-31得票数 11
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我有一个GAN模型，它是由：
keras.models.Sequentialdiscriminator，生成器，一个序列太合并的序列，两者结合为序列
combined = models.Sequential([generator, discriminator], name='combined')
培训很好，例如()
问题是当我想要计算这个网络的一部分的激活映射时，即直到识别器的生成器的第n层。
对于包含普通层的顺序模型，可以这样做：
keras.models.Model(inputs=model.input, outputs=model.layers[0].output)
在上
浏览 0提问于2020-06-22得票数 0
我使用我自己的数据集来学习本教程。这是我的模型顺序：
model = keras.Sequential([
keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=[1]),
keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
keras.layers.Dense(256, activation='relu'),
k
浏览 0提问于2020-01-14得票数 0
我创建了keras.models.Sequential类的一个子类，以便覆盖fit()和predict()函数。
我的目标是“隐藏”a sklearn LabelEncoder。通过这种方式，我可以直接使用由任意标签组成的fit()数组调用predict()和y，而不需要它们是0、1、.、num_classes - 1范围内的整数。
实施实例：
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.utils import to_categorical
from sklearn.preprocessing impo
浏览 11提问于2022-10-28得票数 0
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