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这是我的神经网络：act = 'relu'model.add(Activationmodel.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam', metrics=[myAccuracy])
myAccuracy是一个自定义指标，这里我使用这个命令来捕获最后一层的输出(D
浏览 3提问于2017-07-04得票数 0
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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。我模糊地知道，一个是张量，另一个是层。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
浏览 0提问于2018-12-20得票数 0
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大家晚上好，model = tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.MaxPooling2D(2, 2),tf.keras.layers.Dense'),
tf
浏览 3提问于2022-08-22得票数 0
我定义了一个神经网络模型： keras.layers.Flatten(input_shape = (15,)), # theinput layer keras.layers.Dense(20, activation= 'relu'), #the hidden
ker
浏览 3提问于2022-06-07得票数 1
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我试图从带注释的文本中找出与单词相关的标签。我正在使用bidirectional LSTM。我有X_train，它的形状是(1676，39)和Y_train，形状相同的(1676，39)。我无法找到如何为Keras模型提供合适的维数。
浏览 0提问于2018-09-21得票数 0
我是Keras的新手，我正在研究函数式api模型结构。2-还有，layers.output或layers.input的输出是什么。<e
浏览 3提问于2020-08-30得票数 3
sr.build(1280,720,3)mo.summary()合共: 20,099个可培训的对讲机: 20,099个不可训练的对讲机:0
h = mo.fit_g
浏览 3提问于2020-03-21得票数 0
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我正在尝试命名Keras模型中的节点，但Keras将附加信息附加到层名称。例如，当您创建一个名为“sm_output”的层时：您最终会调用softmax输出如何命名模型的最终
浏览 1提问于2019-03-18得票数 3
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我正在做图像相似性问题，并希望保存模型在训练期间创建的图像嵌入。有没有一种方法可以在嵌入传递到损失函数之前捕获它们？这是我的模型 tf.keras.layers.Conv2D(filters=128, kernel_size=2, padding='='relu'), tf.kera
浏览 0提问于2021-03-23得票数 1
这是我关于堆栈溢出的第一个问题。我将尽我所能给出更多的上下文。感谢您抽出时间阅读我的问题！ 我目前正在使用efficentnet解决一个分类问题。我想在中间层上添加一个辅助头部。辅助头，我指的是另一组层，他们将产生第二个输出(2个最终输出)。目前，我设法用下面的代码在模型的末尾添加了一个额外的头： inputs = tf.keras.Input(shape=(img_size, img_size, 3), name='inp
浏览 30提问于2021-06-27得票数 1
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关于层数的Keras混淆
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我对Keras模型中使用的层的数量感到有点困惑。在这个问题上，文档相当不透明。
根据Jason Brownlee的说法，第一层从技术上讲由两层组成，输入层和隐藏层，输入层由input_dim指定。请参阅上的第一个问题。在所有的Keras文档中，第一层通常被指定为model.add(Dense(number_of_neurons, input_dim=number_
浏览 8提问于2017-07-26得票数 31
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我最近刚刚开始使用Keras，并开始制作自定义层。然而，我对许多不同类型的层感到相当困惑，这些层的名称略有不同，但功能相同。例如，和中有3种不同形式的连接函数keras.layers.concatenate(inputs, axis=-1)我知道第二个是用于函数式API的</e
浏览 0提问于2018-08-01得票数 13
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使用Python语言中的TensorFlow，我创建了一个以一维数组作为输入的神经网络。我想在网络中添加一个卷积层，但似乎无法使其工作。)) keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(l
浏览 13提问于2020-01-16得票数 1
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Keras序列模型输入层
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在Keras中创建顺序模型时，我知道您在第一层中提供了输入形状。这个输入形状是否构成一个隐式输入层？例如，下面的模型显式地指定了两个密集层，但实际上这是一个由输入形状所隐含的一个输入层、一个隐藏的密度层和32个神经元组成的三个层组成的模型，然后是一个具有10个可能输出的输出层吗？
浏览 0提问于2017-10-04得票数 19
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我试图用Keras函数API为我的策略梯度(深层强化学习)代理建立一个NN模型。我打算通过将无效行为的概率分布降低到logit层中的零来掩盖无效行为： inputs = keras.layers.Input(shape=(self.input_dim,)) valid_actions = <e
浏览 0提问于2021-04-29得票数 1
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看起来tf.nn.convolution应该能够做4D卷积，但是我还没能成功地创建一个Keras层来使用这个函数。我已经尝试过使用Keras Lambda层来包装tf.nn.convolution函数，但也许其他人有更好的主意？
我想利用数据的高维结构，因此重塑可能无法捕获我的数据集的本质。
浏览 0提问于2020-03-21得票数 2
tensorflow.math.multiply和tensorflow.keras.layers.multiply有什么区别？同样，tensorflow.math.add和tensorflow.keras.layers.add的区别是什么？我之所以有这个问题，是因为当我构建自己的自定义损失函数和度量标准product = multiply([y_true_f, y_pred_f])时，如果我使用from tensorflow.keras.layers**的区别是什么？
类似地，K.pow
浏览 9提问于2020-01-01得票数 2
我的问题：怎么可能？当onnx2keras在ONNX模型中遇到具有padding > 0的卷积层时，它会将其转换为带有valid填充的Keras‘Conv2D (即没有
浏览 1提问于2020-02-20得票数 4
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它创建Keras Sequential模型，如下所示： keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), keras.layers.Dense(10)输入数据是包含28*28张图像的keras.datasets.fashion_mnist根据
浏览 3提问于2020-06-12得票数 1
我正在为我的网络建立一个新的渠道智能操作。全局平均池化结果将乘以(按元素)第一个x(输入)值。但是，当我运行train.py文件时，它会出现我无法理解的错误。请帮帮我！init_model File "C:\Users\Anaconda3\lib\site-packages\keras_inbound_nodes[node_index]
AttributeError: 'NoneType' objec
浏览 1提问于2019-04-02得票数 0
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