访问keras模型输出相对于输入的梯度值
访问Keras模型输出相对于输入的梯度值是指通过计算模型输出相对于输入的梯度，可以了解模型对输入数据的敏感程度。这对于理解模型的行为、进行模型解释、优化输入数据等任务非常有用。
在Keras中，可以使用tf.GradientTape来计算梯度。下面是一个示例代码：
import tensorflow as tf
# 加载模型
model = tf.keras.models.load_model('path_to_model')
# 准备输入数据
input_data = ...
# 开启梯度记录
with tf.GradientTape() as tape:
tape.watch(input_data)
# 前向传播
output = model(input_data)
# 计算梯度
gradients = tape.gradient(output, input_data)在上述代码中，首先加载了Keras模型，并准备了输入数据input_data。然后，通过tf.GradientTape开启梯度记录，并使用tape.watch(input_data)告知需要对输入数据计算梯度。接下来，进行模型的前向传播，得到输出output。最后，使用tape.gradient(output, input_data)计算梯度。
这个梯度值可以用于进一步分析和应用。例如，可以通过梯度值来解释模型的预测结果，找出对预测结果影响最大的输入特征。另外，可以使用梯度上升或下降的方法来优化输入数据，使得模型输出满足特定的条件。
腾讯云提供了多个与深度学习和模型训练相关的产品和服务，例如：
- 腾讯云AI Lab：提供了丰富的AI开发工具和资源，包括模型训练平台、数据集、模型库等。
- 腾讯云ModelArts：提供了全面的AI开发平台，支持模型训练、部署和管理，具有良好的可视化界面和易用性。
- 腾讯云GPU服务器：提供了强大的GPU计算能力，适用于深度学习模型的训练和推理。
以上是关于访问Keras模型输出相对于输入的梯度值的解释和相关腾讯云产品的介绍。
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1回答
我使用Tensorflow (2.4)和Keras来构建我的神经网络模型。它接受两个张量作为输入，并给出标量输出。网络已经经过训练，从现在开始，它具有固定的权重。在给定两个输入之一的情况下，可以找到使输出值最大化的另一个输入的值？提前谢谢你
浏览 0提问于2021-04-07得票数 0
1回答
我正在构建一个自定义的神经网络实现。我使用Keras进行测试，以确保我的实现计算出的渐变与Keras渐变匹配。多亏了这个答案，我才能比较权重和输出梯度。然而，我也想比较输入的梯度。我的Keras模型只是一个密集的层。
model = Sequential()
model.add(Dense(output_size,
use_bias=bias,
input_shape=(input_size,),
activation=activation_name))
model.compile(optimize
浏览 22提问于2020-03-02得票数 0
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我写了一个示例代码来生成我在项目中面临的真正问题。我正在使用tensorflow中的LSTM对一些时间序列数据进行建模。输入维度为(10, 100, 1)，即10个实例，100个时间步长，特征个数为1，输出相同形状。 在训练模型之后，我想要实现的是研究每个特定时间步的每个输入对每个输出的影响。换句话说，我想看看在每个时间步，哪些输入变量对我的输出影响最大(或者哪个输入对输出影响最大/可能是较大的梯度)。下面是解决这个问题的代码： tf.keras.backend.clear_session()
tf.random.set_seed(42)
model_input = tf.data.Dat
浏览 42提问于2020-06-11得票数 1
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我试图得到Keras模型的输出相对于模型的输入(x) (而不是权重)的导数。似乎最简单的方法是使用keras.backend中的“梯度”，它返回一个梯度张量(https://keras.io/backend/)。我是tensorflow的新手，还不太熟悉它。我得到了梯度张量，并试图得到它在不同输入值(x)下的数值。但似乎梯度值与输入x无关(这不是预期的)，或者我做错了什么。任何帮助或意见都将不胜感激。 import keras
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.layers import Dense,
浏览 14提问于2019-02-07得票数 4
我在使用序列模型时遇到了一个简单的回归问题，我通常会对输入和输出进行标准化以获得良好的结果。
当我不对输出进行标准化时，我会得到饱和的输出性能。你知道问题出在哪里吗？
我试着把输出层改成线性，
activation=tf.keras.activations.linear、activation=tf.nn.relu或activation=tf.nn.relu6。
但性能仍然是“饱和”的。我还尝试删除BatchNormalization层tf.keras.layers.BatchNormalization()，但没有任何改进。
假设一旦我标准化了输出，输出就会变得非常好。
modelF = tf.
浏览 0提问于2019-08-12得票数 0
我正在训练一个GRU层，其中输入的长度不一样。因此，我用0.0填充了输入的特性，使所有序列都具有相同的长度。另一方面，我不想在任何时间步骤中计算任何损失，只要输入的特征向量都是零。例如，在时间步骤1000中，我的批处理大小为34，但是这个批的样本编号33和34在时间步骤1000中缺少数据或特征值。
我已经发现，只要所有后续的层或操作都支持Masking()(inputs)，我们就可以在Keras中使用masking方法。但我已经在tensorflow实现了我的模型。那么，Masking()在tensorflow中的等价性是什么呢？
其次，我如何知道：batch normalization、co
浏览 0提问于2018-08-10得票数 3
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在定义自定义损失函数时，我希望： 使用y_pred操作输入y_pred张量，将输入numpy张量处理为外部二进制执行，并获得如下所示的结果演示代码： def mse_my_loss(y_true,y_pred):
Q1 = K.mean(K.square(y_pred - y_true), axis=-1)
y_in = y_pred.numpy()
file_wave = './tools/data.raw'
librosa.output.write_wav(file_wave, y_pred, 16000)
CMD = './tools/EVAL
浏览 16提问于2019-01-17得票数 1
我需要在Keras中计算模型输出wrt输入的导数。
我想在损失函数中添加一个正则化函数。正则化器包含分类器函数的导数。所以我试着取模型输出的导数。该模型是一个具有一个隐层的MLP。数据集是MNIST。当我编译模型并接受导数时，我得到的结果不是导数，而是导数函数。
我也看到过类似的帖子，但也没有得到答案：
这是我的密码。请帮我解决这个问题。
import keras
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras impor
浏览 4提问于2018-03-16得票数 4
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我有一个像这样的tensorflow模型
def input_spec():
return(
tf.TensorSpec([None, 122], tf.float64),
tf.TensorSpec([None, 5],tf.uint8))
def model_fn():
model=tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(64,input_shape=(122,)),
tf.keras.layers.Dense(32,activation='rel
浏览 7提问于2022-07-31得票数 0
1回答
假设我有一个训练用于分类不同动物图像的CNN，这种模型的输出将是n空间维中的一个点(输出点)，其中n是模型所训练的动物类的数量；然后将输出转换成n参数的一个热向量，然后从CNN的角度给出图像的正确标签，但让我们坚持n维点，即输入图像的概念。
那么，假设我想把这个点转换成这样，最后的输出是一个有约束宽度和高度的图像(不同的输入图像的尺寸应该是相同的)，它输出与输入图像相同的点，我怎么做呢？
我基本上是在询问用于这种任务的方法(主要是训练)，在这种任务中，必须根据CNN -I的输出点重建图像，知道图像永远不会相同，但我正在寻找生成相同(或至少不太不同)输出点的图像，当该输出点输入到CNN时-。请记
浏览 1提问于2017-03-28得票数 1
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我使用tf.keras实现并训练了一个顺序模型。假设我得到一个大小为8X8的输入数组和一个输出0，1，0，(其余全部0)。
如何计算输入w.r.t到给定输出的梯度？
model = ...
output = np.asarray([0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0])
input = np.random.randn(1,64)
pred = model.predict(input)
gradient = somefunction(model,input,output,pred)
有什么办法做到这一点吗？
我正在尝试实现一个类似Google深度梦想的项目，这样如果我提
浏览 0提问于2020-07-18得票数 2
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1回答
我创建了一个基本的自定义丢失函数(返回MSE或MAE of y_true和y_pred)。但是，我得到了以下错误：
InvalidArgumentError: reshape的输入是一个包含32个值的张量，但是请求的形状有1[[节点自定义丢失/重塑“)
我传递给model.fit()的model.fit()张量的形状是(44,906,1)，我的顺序模型是：
model = tf.keras.models.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.LocallyConnected1D(4, kernel_size=(4), strides=2,
浏览 6提问于2021-07-09得票数 0
我对使用Keras API的简单性构建强化学习模型很感兴趣。不幸的是，我无法提取输出相对于权重的梯度(而不是误差)。我发现下面的代码执行了类似的功能()
get_output = theano.function([model.layers[0].input],model.layers[-1].output,allow_input_downcast=True)
fx = theano.function([model.layers[0].input] ,T.jacobian(model.layers[-1].output.flatten(),model.layers[0].input), allo
浏览 20提问于2016-09-19得票数 44
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2回答
我正在努力在keras (tf后端)的ANN分类器的输出层中计算梯度w.r.t类。以下是模型的架构：
model = Sequential([
Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
Dense(64, activation='relu'),
Dense(10, activation='softmax'),
])
下面是我计算梯度的方法：
outputTensor = model.output
listOfVariableTensors = model.trainable_w
浏览 24提问于2020-02-08得票数 0
1回答
我有一个简单的线性回归模型，其中自变量是年份(1970年至今)。当我将输入数据集中在零(即从x中减去平均值)时，我的模型运行得很好，得到了最佳拟合线。但是如果我不把数据集中起来，这个模型就会有无限的损失：
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Input(shape=(1,)),
tf.keras.layers.Dense(1)
])
model.compile(
tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.001, momentum=0.9),
loss=
浏览 2提问于2021-01-30得票数 0
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我正在研究一个带有keras的预测模型，使用LSTM层，但在理解如何格式化我的输入数据时遇到了问题(该模型确实会返回nan，这也取决于输入格式)。 我会试着给出一个清楚的解释！ 让我们称X为输入数据，y为输出数据。两者都是形状相同的数组 X.shape = (20, 1001)
y.shape = (20, 1001) 所以基本上有20个样本，每个样本有1001个值。 现在让我们定义一个简单的LSTM模型： model = Sequential()
model.add(LSTM(32,activation='relu', input_shape=XXX ))
model.
浏览 41提问于2020-12-09得票数 0
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我想知道是否有可能计算模型输出相对于模型参数的梯度。换句话说，我想计算dy / d theta。
这里有一个简短的例子，说明我的意思：
import keras
import tensorflow as tf
# Dummy input
test = np.random.rand(1, 32, 32, 1)
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 32, 32, 1))
model = keras.layers.Conv2D(16, 5, padding = 'same', activation='elu')
浏览 2提问于2017-07-21得票数 1
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对于输入变量(例如，参见)，计算keras模型输出的梯度的标准方法似乎如下所示：
with tf.GradientTape() as tape:
preds = model(input)
grads = tape.gradient(preds, input)
然而，当输入张量很大时(例如，500个输入变量的一千万次观测)，这是极其慢的。上面的代码似乎根本不使用GPU。
当使用model.fit(input)对模型进行训练时，它运行在GPU上，尽管输入张量很大，但速度非常快。
有没有办法加快梯度的计算？
关于版本
我正在运行Python3.8和Tensorflow v2.9.1。
浏览 4提问于2022-08-22得票数 0
我使用Keras Functional API进行测试，因为我需要将模型迁移到Tensorflow LITE。我建立了一个有3个输入和3个输出的模型。如果所有输入都有相同数量的观察值，则该模型可以工作。我不理解这一点，因为它们是独立的。
ValueError: All input arrays (x) should have the same number of samples. Got array shapes: [(10, 5), (20, 5), (30, 5)
我想建立一个模型，有几个输入和不同数量的观察值。这有可能吗？
import numpy as np
from keras.la
浏览 12提问于2019-08-03得票数 0
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我有一个经过训练的keras模型，我需要计算输出相对于输入的梯度和hessian。输入X是一个5000x3numpy数组，输出y是5000x1。 使用keras的梯度函数和tensorflow的梯度函数都可以很好地计算梯度，我得到了一个包含正确值的5000x3数组，但是使用tf.hessian()的hessian函数只返回0。这不应该是这种情况，因为我的模型是近似一个高度非线性的函数，所以二阶导数很可能是非零的。 代码如下(我简化了一些参数以实现可重用性)： def get_derivatives_NN(X, y):
# Define Keras model
model =
浏览 19提问于2019-02-26得票数 1
1回答
假设我们想在平面上放一条直线，穿过原点和点(1，2)。我们可以将其视为线性回归，样本大小为1，没有截距。另一方面，这可以表示为一个相当琐碎的神经网络，没有隐藏层，也没有激活。在Keras中，如下所示：
model = keras.Sequential([
keras.layers.Dense(1, input_shape=(1,), use_bias=False,
kernel_initializer=keras.initializers.Zeros()),
])
model.compile(loss='mse', opt
浏览 0提问于2018-11-28得票数 0
2回答
Keras中的策略梯度
、、、、
我一直试图建立一个使用‘深度Q-学习’的模型，其中我有大量的行动(2908)。在使用标准DQN：()取得有限的成功之后，我决定做更多的研究，因为我认为动作空间太大，无法进行有效的探索。
然后我发现了这篇论文：，在这里他们使用了一个参与者-评论家模型和策略梯度，这导致了我：，在那里，他们使用策略梯度来获得比DQN更好的结果。
我已经找到了几个在Keras、和中实现策略梯度的站点，但是我很困惑它们是如何实现的。在前者(当我阅读论文时)，似乎不是为参与者网络提供输入和输出对，而是为所有权重提供梯度，然后使用网络更新它，而在后者中，它们只是计算一个输入-输出对。
我是不是把自己搞糊涂了？我应该通过提供
浏览 6提问于2016-11-05得票数 23
我已经使用Keras和TensorFlow对按照进行了分类。
网络的输入是形状为28，28的2-D张量，输出是形状为10的1-D张量，这是softmax函数的结果。
如何做到这一点？是否可以使用Keras或必须使用较低级别的API来完成此操作？
经过训练的模型具有以下格式
model = keras.Sequential([
keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
keras.layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu),
keras.layers.Dense(10, activati
浏览 4提问于2018-10-06得票数 8
我试图用指南来训练一个Tensorflow模型，目的是用深度神经网络(Tensorflow)来解决一个优化问题。到目前为止，我所建立的模型需要9个输入，产生1个输出。
我现在要做的是在一个应用程序中使用它，在这个应用程序中，目标是通过调整一个输入值(假设另一个输入值是固定的)来最小化输出值。
例如，让我们表示输入值x1, x2, ..., x10和输出y。给定x2, x3, ..., x10的值，使输出y最小化的x1值是多少？有关我的问题的可视化描述，请参阅下面的图片。
我使用Keras训练了一个网络，并将它保存为variable.data-00000-of-00001和variab
浏览 2提问于2021-01-07得票数 0
我正在开发一个使用keras的机器学习模型，我注意到可用的损失函数在我的测试集上并没有给出最好的结果。
我使用的是Unet架构，我输入一个(16,16,3)图像，网络也输出一个(16,16,3)图片(自动编码器)。我注意到，也许改进模型的一种方法是，如果我使用一个损失函数，将净输出和地面真相之间的梯度(laplacian)上的像素与像素进行比较。但是，我没有发现任何教程可以处理这类应用程序，因为它需要在网络上的每个输出映像上使用opencv laplacian函数。
损失函数如下所示：
def laplacian_loss(y_true, y_pred):
# y_true alread
浏览 1提问于2019-06-27得票数 1
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我一直在跟踪使用实现的pyTorch，并希望使用Tensorflow和Keras进行测试。我在Keras中使用了相同的加权模型(VGG16)，并且能够成功地执行向前通过和元素的分区。
# keras-tensorflow implementation
z = incr(clasifierLayers[l](A[l])) # forward pass step(1)
s = (R[l+1]/z) # Element wise division step(2)
但是我在重新创建反向传递时遇到了麻烦。在使用的原始代码( pyTorch )中，向后传递将使用
# pyTorch implementat
浏览 7提问于2020-06-24得票数 2
我有CNN模型训练使用Keras与Tensorflow后端。我想用这个教程来可视化我的CNN过滤器：
from keras import backend as K
from keras.models import load_model
import numpy as np
model = load_model('my_cnn_model.h5')
input_img = np.load('my_picture.npy')
# get the symbolic outputs of each "key" layer (we gave them
浏览 2提问于2018-04-15得票数 11
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我试着识别出序列中的转折点，在这些点之后，某些过程表现出不同的行为。我用角膜模型来做这件事。输入是序列(总是相同的长度)，输出应该是拐点之前的0，转折点之后的1。
我希望损失函数取决于实际转折点和预测转折点之间的距离。
我试着旋转(得到标签0或1)，然后把1的总数相加，得到拐点的“指数”。这里假设模型只给出一个转折点，因为数据(综合产生的)也只有一个转折点。试过的是：
def dist_loss(yTrue,yPred):
turningPointTrue = K.sum(yTrue)
turningPointPred = K.sum(K.round(yPred))
浏览 0提问于2019-08-13得票数 1
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我已经创建了一个非常简单的回归模型，它训练0.5-10之间的黑白图像和相应的标签。当训练预测标签时，它总是收敛到一个模型，该模型对所有标签输出相同的数字，该数字看起来最有可能是所有标签的平均值。是不是我的模型中有什么东西导致了这种情况？我的代码：
from __future__ import absolute_import, division, print_function
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
(trai
浏览 19提问于2019-07-24得票数 1
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对于一个特定的问题，我想对Keras模型中一个层的过度兴奋的激活进行正则化。因此，我创建了一个基于高于特定阈值的激活值的自定义丢失。
损失会出现，但不会被优化器减少。只有分类损失被最小化。
使用最新版本的tensorflow 2.0与Keras一起构建模型。我当前的尝试添加了第二个输出，其自定义丢失依赖于特定的层。我已经尝试提供损失作为第二个输入，并将它添加到密集损失，这给了我同样的结果，定制损失没有最小化。
我认为无法计算第二个损失的梯度，但我在PyTorch中有一个工作示例，其中这似乎是可行的。
import tensorflow as tf
import numpy as np
fro
浏览 9提问于2019-10-16得票数 2
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2回答
背景：
如果我没有弄错，在训练一个网络时，我们对每一层进行前向执行sigmoid(和(W*x))，然后在反向传播中计算误差和增量(变化)，然后计算梯度并更新权重。
假设我们在其中一层没有激活，那么角粒如何计算梯度呢？它是否只需要sum(W*x)*next_layer_delta*weights的值来获得当前层的增量，并使用它来计算梯度？
代码：
我编写了下面的代码来创建一个word2vec模型(跳过图)：
model = Sequential()
model.add(Dense(2, input_dim=len(tokens_enc)))#what does it mean for it no
浏览 0提问于2018-07-31得票数 1
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我正在做一个需要反褶积的项目。我读到gen_nn_ops.max_pool_grad_v2()可以做到这一点。我从tensorflow.python.ops加载函数。
据我所知，函数采用输入和输出张量，其中输入是最大池之前的卷积层，输出是最大池操作的结果。但是grad是什么呢？这个函数的输出到底代表什么？
ksize = [1,2,2,1]
strides = [1,2,2,1]
padding = 'SAME'
u = gen_nn_ops.max_pool_grad_v2(input, output, grad, ksize, strides, padding)
不幸的是，
浏览 1提问于2018-07-25得票数 2
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1回答
我正在尝试使用一个自定义损失mse函数和keras，以更多地强调DNN模型的小值。
我确实尝试过这样的东西：
import keras.backend as K
def scaled_mse(y_true,y_pred):
loss = K.square(y_pred - y_true)
if y_true>0.1:
loss=loss/K.abs(y_true)
return loss
我的ML模型的输入是41个值。输出只有1个值。
但是它返回这个错误: OperatorNotAllowedInGraphError:在图执行中不允许使用tf.T
浏览 6提问于2020-05-19得票数 0
1回答
对于一个ConvNet来说，找到使单个conv的活动最大化的范数有界的输入是很有趣的。过滤器作为的一种方式。我想在深度学习包Keras中这样做。这可以使用黑匣子优化算法和来自的代码来完成。
# with a Sequential model
get_3rd_layer_output = theano.function([model.layers[0].input],
model.layers[3].get_output(train=False))
layer_output = get_3rd_layer_output
浏览 4提问于2015-12-24得票数 5
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我试图使用tf 2.0中的batchnormalization layer创建一个类，但是它给了我一个错误，即变量不存在渐变。我尝试直接使用批规范化，但它也给了我同样的错误。它似乎没有训练与批规范化步骤相关的变量。
我尝试使用model.trainable_variables而不是model.variables，但也不起作用。
from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function
import tensorflow as tf
fr
浏览 15提问于2019-07-28得票数 5
2回答
我用tensorflow在Keras中实现了一个基本的MLP，并试图解决一个二进制分类问题。对于二进制分类，sigmoid似乎是推荐的激活函数，我不太理解其中的原因，以及Keras如何处理这个问题。
我理解sigmoid函数会产生介于0到1之间的值。我的理解是，对于使用sigmoid的分类问题，将有一个特定的阈值来确定输入的类(通常为0.5)。在Keras中，我没有看到任何方法来指定这个阈值，所以我假设它是在后端隐式完成的？如果是这种情况，那么Keras如何区分在二进制分类问题中使用sigmoid，还是在回归问题中使用？对于二进制分类，我们需要一个二进制值，而回归则需要一个名义值。我所能看到的
浏览 0提问于2018-03-06得票数 21
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我正在训练一个Keras模型(tf.keras.models.Sequential)，调用它的方法fit()。
由于我启用了急切的执行，训练时间从20.1秒增加到49.4秒(相同的时间数)。此外，培训似乎不再趋同，因为损失仍在9左右(如果不急于执行，它会下降到1)，而方法fit()甚至不再报告所要求的度量“准确性”。
对Keras模型的急切执行支持吗？请注意，我在模型上调用方法fit()，而不是使用估计器。
这里是声明模型并进行培训的代码片段。pip3安装的GPU使用TF-1.7。
tf.enable_eager_execution()
model = tf.keras.models.Seq
浏览 0提问于2018-04-18得票数 2
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我使用的是Keras序列模型，预测输出的形状是(1，5) (5个特性)。
我有一个精确的度量定义如下：
对于N个预测，模型的准确性将是预测样本的百分比，这样:对于每个预测及其各自的真实标签，所有的特征都有不超过10的差异。
例如，如果y_i = [1, 2, 3, 4, 5]和ypred_i = [1, 2, 3, 4, 16]是不匹配的，因为最后一个特性有差异11。如果y_i = [1, 2, 3, 4, 5]和ypred_i = [10, 8, 0, 5, 7]是匹配的，因为所有特性与其各自的实际特性的差异都不超过10。
我想知道在我的Keras序列模型中使用哪种损失函数可以最大限度地提
浏览 4提问于2021-06-25得票数 2
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目前，我有一个模型，达到了约81%的准确性。我正在处理的数据是连续的，所以我想尝试并包括一个双向LSTM层，看看这是否能稍微提高性能。
我的数据是字母序列，例如ABCD。为了通过我的模型的序列，我使用一个热编码。因此，ABCD可能成为：
[ [1, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 1, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 1, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 1, 0, 0] ]
注-序列实际上有300个字符长，但为了这个问题，我想让前面的示例保持简单。
现在我的模型是这样的：
model = keras.Sequential([
keras.layers.Flat
浏览 2提问于2020-01-21得票数 0
1回答
假设我们有一个卷积神经网络训练分类(w.l.o.g. )。灰度)图像，张量流。
给定经过训练的网络和测试图像，可以跟踪它的哪些像素是显着的，或“等效”哪些像素对图像的输出分类最负责。在这个中给出了Theano中一个很好的解释和实现细节。
假设对于与输入图像直接相关的第一层卷积，我们对每个卷积核wrt的参数都有梯度。分类函数。
如何将梯度传播回输入层，从而在图像的每个像素上计算偏导数？
传播和积累的梯度，将给我们突出的像素(他们是那些大的幅度导数)。
以求渐变wrt。到目前为止，第一层的内核是：
1. Replaced the usual loss operator with t
浏览 1提问于2016-06-29得票数 4
回答已采纳
2回答
我尝试将GradientTape与Keras模型(简化)一起使用，如下所示：
import tensorflow as tf
tf.enable_eager_execution()
input_ = tf.keras.layers.Input(shape=(28, 28))
flat = tf.keras.layers.Flatten()(input_)
output = tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')(flat)
model = tf.keras.Model(input_, output)
model.comp
浏览 3提问于2020-05-13得票数 3
回答已采纳
所以我有一个dim=7的输出向量，每个位置有4个可能的类，所以我的问题是，是否可以向keras模型提供一个热向量的向量，其中每个向量的位置都是一个热向量？类似这样的[[1000],[1000],[0100],[0010],[0001],[0001],[0010]]。如果这是不可能的，还有其他选择吗？
浏览 0提问于2020-03-15得票数 0
我已经训练了一个Keras (使用Tensorflow后端)模型，它有两个带有自定义损失函数的输出。我需要使用custom_objects参数从磁盘加载模型的帮助。 在编译模型时，我使用了loss和loss_weights参数，如下所示： losses = {
'output_layer_1':custom_loss_fn,
'output_layer_2':custom_loss_fn
}
loss_weights = {
'output_layer_
浏览 24提问于2019-02-13得票数 1
回答已采纳
我有一个经过训练的Tensorflow 2.0模型(来自tf.keras.Sequential())，它采用一个输入层，有26列(X)，并生成一个带有1列(Y)的输出层。
在Tf1.x中，我能够通过以下方法计算输出相对于输入的梯度：
model = load_model('mymodel.h5')
sess = K.get_session()
grad_func = tf.gradients(model.output, model.input)
gradients = sess.run(grad_func, feed_dict={model.input: X})[0]
在TF2
浏览 19提问于2019-12-02得票数 8
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我想用一维CNN来预测下一天的太阳能。时间序列数据分辨率为1小时，时长为1年。我正在用第一天的数据训练模型来预测第二天。xtrain = day1，ytrain = day2，xtest = day3来预测day4。
24小时数据输入-> CNN -> 24小时输出
我已经训练了10天的数据(样本)；然后提前4天预测，问题是CNN总是给出相同的输出值，无论输入是什么。然后，我检查了权重，只有输出层的权重是非零的。而且，输出值不会随着输入集的不同而变化。
数据链接：
权重矩阵的图像：
预测值的图表：
代码：
import pandas
from pandas import
浏览 2提问于2018-02-01得票数 2
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我目前正在尝试为强化学习创建一个简单的ANN学习环境。我已经通过神经元网络进行了拟合，用物理模型代替了神经元网络。出于好奇，现在我想创建一个简单的强化学习模型。 为了创建这个模型，我认为一个很好的选择是操纵损失函数，不计算期望和模型输出之间的差异，而是运行几轮简单的模拟，并计算模型在哪里可以为特定的目标赢得分数。在下面的示例代码的情况下，模型是一个简单的质量阻尼器系统，以随机激励和速度开始。该模型可以对其施加作用力。这些点基于与平衡点之间的距离。最后，我通过将1除以所获得的点数来反转积分。我不确定这是否是正确的方法，但为了学习，我还是想尝试一下。现在我得到了错误消息No gradients
浏览 27提问于2020-12-01得票数 2
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我试图在TensorFlow 2.0中用GP实现WGAN。要计算梯度惩罚，需要计算与输入图像相关的预测的梯度。
现在，为了使它更易于处理，它不需要计算所有输入图像的预测梯度，而是按照原始数据点和假数据点的线计算插值数据点，并使用这些数据点作为输入。
为了实现这一点，我首先开发compute_gradients函数，它将进行一些预测，并返回那些相对于某些输入图像的梯度。首先，我想用tf.keras.backend.gradients来做这件事，但是它不能在急切的模式下工作。所以，我现在尝试使用GradientTape来完成这个任务。
下面是我用来测试事物的代码：
from tensorflow.
浏览 2提问于2020-03-19得票数 1
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我使用Keras包：
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activation
model = Sequential([
Dense(100, input_shape=(52,)),
Activation('relu'),
Dense(40),
Activation('softmax'),
Dense(1),
Activation('tanh')
])
model.compile(optimizer='sgd',
浏览 0提问于2018-04-23得票数 2
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我试图训练一个简单的神经网络，其中输入数据从matlab simulink仿真，然后输出反馈到一个不同的matlab simulink仿真。我的代码如下：
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
import random
def get_pid_values():
# call simulink mode
浏览 7提问于2022-09-28得票数 1
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我有一个自定义模型，它将任意“隐藏模型”作为输入，并将其封装在另一个张量中，将隐藏模型的输出作为返回，并通过添加1并将其乘以原始数据来计算隐含输出：
class Model(tf.keras.Model):
def __init__(self, hidden_model):
super(Model, self).__init__(name='')
self.hidden_model = hidden_model
def build(
self,
reference_price_shape,
浏览 6提问于2020-01-04得票数 0
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