简单的问题和我确定的答案很简单,但我真的很难将模型形状与张量匹配到模型中。
这段简单的代码
let tf = require('@tensorflow/tfjs-node');
let features = {
x: [1,2,3,4,5,6,7,8,9],
y: [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
}
let tensorfeature = tf.tensor2d(Object.values(features))
console.log(tensorfeature.shape)
我试着用Keras做一个简单的hello世界,然后卡住了。在开始的时候,我有一个层,有一个输入和一个输出,它在直线近似下工作得很好;)
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.optimizers import RMSprop
from keras.losses import mean_squared_error
mo = Sequential()
d = Dense(1, input_shape=(1,))
mo.add(d)
mo.sum
我有一个令人难以置信的简单算法,用"ValueError:当检查输入时出错:期望dense_4_input具有形状(无,5)但得到了与形状(5,1)的数组“.这是我正在运行的代码。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
x = np.array([[1],[2],[3],[4],[5]])
y = np.array([[1],[2],[3],[4],[5]])
x_val = np.arr
我试着用Keras建立一个CNN模型。这是我的代码:
import keras
import tensorflow as tf
from keras.layers import Dense
from keras.models import Sequential
from keras.models import load_model
from keras.callbacks import EarlyStopping
from sklearn.model_selection import train_test_split
from __future__ import print_functio
我是一个刚开始学习深度学习的学习者。我刚开始使用Keras。我想实施SRCNN。当我尝试导入图片来测试模型时,就会出现这个问题。
问题:
ValueError:检查输入时出错:期望conv2d_1_input有4个维度,但得到了形状为(80,120,3)的数组
我的代码如下:
from PIL import Image
import numpy as np
from keras import Sequential
from keras.layers import Conv2D, Activation
input_image = Image.open('../../res/im
当我试图在一个带有conv1d层的网络中计算Xw.r.tY的梯度时,我得到的消息是“来自维度3、0、C的无效索引”,进程就会停止。
最小工作实例:
import numpy as np
from tensorflow.python.keras import models
from tensorflow.python.keras import layers
from tensorflow.python.keras import backend as K
inp = layers.Input(shape=(10, 20,))
conv = layers.Conv1D(filters=10, k
我在Keras中训练了一个输入维为15和输出维为1的模型,然后尝试预测单个输入np.array的输出,我选择了一个玩具示例np.arange(15)。但是,输入不被接受。有人能告诉我问题出在哪里吗?下面是一个简化问题的代码:
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
X = np.arange(15)
Y = 0
model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_dim=15, activation='relu
你好,我有一个叫做tfidf2的矩阵,这个矩阵的形状是( 11159,1985年),它有11159行和1985年的列,我想把一个新的矩阵连接到这个矩阵,这个矩阵叫做datesNumpy,它的形状是(11159,12),它们有相同的行数,所以可以连接它,新矩阵的形状应该是tfidf3 (11159,1997年),
import numpy as np
tfidf2 = tdf.transform(list_cluster)
print("Shape tfidf2",tfidf2.shape)
listAux=[]
for l in listMonth:
listA
我目前有一个需要对数组x执行逐个元素乘法的一维numpy数组epsilons。然而,x的维度是动态的,并且随着以下for循环的每次迭代而变化:
for x in grads:
x = x * epsilons
print(grad)
epsilons的形状始终为(M,)。但是,对于第一次迭代,x的形状为(M,4,2),而对于第二次迭代,它的形状为(M,4) (随着代码在grads上迭代,x的形状会发生变化)。有没有一种方法可以自动将epsilons广播到x的形状,这样我就可以对任何形状的x执行这种按元素相乘
我得到了一个错误:
ValueError:在检查输入时出错:期望dense_27_input具有形状(20 ),但得到了形状数组(3495,)
这是我的代码:
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Input, Dense
from keras.layers import Flatten
from sklearn.preprocessing import Stan
我正在将图像预处理成一个Numpy数组形状(28,28,3)。当我尝试拟合我的数据时,我得到了错误。如果我传递整个准备好的数据帧,我会得到错误ValueError: error when checking input:期望conv2d_20_input有4维,但得到形状为(360,1)的数组
当我传递单个值时,我得到的错误是:检查输入时出错:预期conv2d_16_input具有4维,但得到形状为(28,28,3)的数组
我试过重新处理数据。我已经尝试了单独的模型和1:1的训练,但仍然不起作用。
要预处理的代码
from tensorflow.python.keras.preprocessin
我想要定义我自己的加法运算符,它取一个Nx1向量(称为A)和一个1xN向量( B ),使得I^第一行和j^th列中的元素是A中的i^th元素和B中的j^th元素之和。
我能够为函数编写以下代码(据我所知,它是正确的)。
def test_fn(a, b):
a_len = a.shape[0]
b_len = b.shape[1]
prod = np.array([[0]*a_len]*b_len)
for i in range(a_len):
for j in range(b_len):
prod[i, j] =
所以我试图将两个np数组附加在一起,但它给了我这个错误,ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 2 dimension(s) and the array at index 1 has 1 dimension(s),我知道这意味着数组的形状不一样,但我不知道为什么和如何修复它。
arr1 = np.array([
[10.24217065 5.63381577]
[ 2.71521988 -3.33068004]
[-3.43022