我想要将三个不同格式的输入(例如，一个是数字，一个是热编码数组，另一个是嵌入问题)传递到我的Keras函数模型中，并得到一个数字(回归问题)。我过去只使用过顺序模型，所以我很难理解它是如何工作的。这是我当前的模型架构(input_a是一个热点，input_b
浏览 12提问于2019-08-02得票数 0
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我想用tensorflow的Keras从现有的两个网络(模型)A和B中创建一个新的网络。新网络的架构是这样的。我有一种转换方法，它接受形状(15,100)的输入，调用完全不同的网络(C)的预测，并返回形状为(1000)的输出。我假设我必须引
浏览 0提问于2017-04-11得票数 4
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我训练了一个输入大小为(None, 256, 256, 1)的CNN模型，并使用model.save()方法保存了这个mthe模型。在这个模型中，我在连接到一个密集的层之前使用了GlobalAveragePooling2D()，这反过来导致了三个值的输出。我想要整个模型，因为它是(即，相同的架构</em
浏览 7提问于2022-11-04得票数 0
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给定一个具有100个观测值和3个特征的数据集，再加上一个标签(回归)。我们用100 *4(3个特征+1个标签)数据对模型进行训练。现在，我们可以预测当标签作为输入时的特征。现在的问题是在给出标签时预测f1、f2和f3 (如果label=6.7随后预测f1、f2、f3)。
如果提供任何建议或资源，这将有很大帮助。
浏览 1提问于2022-08-24得票数 -3
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我想在TF模型中使用矩阵乘法。我的模型是输入形状= (1,9)的神经网络。我想自己得到这个向量的乘积(也就是说，我想得到一个矩阵乘积，它本身就等于转置输入向量的乘法，所以它的形状等于(9,9))。在上面的代码中，我得到了下一个体系结构：如果我<e
浏览 21提问于2022-03-08得票数 1
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由于预先训练过的模型是关于具有特定宽度和高度的ImageNet图像的，那么Keras模型(例如ResNet50)如何允许一个不同的input_size？我也想知道“197”这个神奇数字是从哪里来的：
input_shape:可选的形状元组，只能在include_top为False时指定(否则输入形状必须为(2
浏览 5提问于2017-11-15得票数 4
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我目前正在开发一个使用Keras + Tensorflow的模型，以便确定一组蛋白质的温度范围。我首先做的是创建一个预先训练的模型，将蛋白质转化为嵌入物，然后预测其各自的温度。我现在要做的是将这个pre=trained模型合并到一个新模型中，该模型可以使用这个</em
浏览 30提问于2020-11-11得票数 1
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我使用Tensorflow 1.14和tf.keras API来构建一个数目(>10)的不同网络神经网络。(我也对使用Tensorflow 2回答这个问题感兴趣)。我在想我该怎么组织我的项目。我的每个模型都有一个(>20)的超参数，并将三种类型的输入数据中
浏览 1提问于2019-11-03得票数 2
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我偶然发现了一个，它实现了一个预先训练过的模型。上面写着：
使用tf.image模块对任务的图像进行格式化。
将图像调整为固定的输入大小，并将输入通道重新调整到-1,1的范围。在其他示例中，我看到在0,1的范围内进行了标准化/标准化，因此，按1.0/255重新标度。我不明白什么时候我要用哪一种。如果</e
浏览 4提问于2020-07-09得票数 1
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我正在创建一个基本处理音乐专辑艺术作品和不同大小的数据库。相册艺术作品由缩略图、主封面图像、缩放图像和其他类型的图像组成。尺寸比方面是不同的，取决于专辑的格式。CD还将包含三个或更大尺寸的镶嵌cd艺术品(类型)(拇指、主、缩放等)。
搜索网络，似乎有不同的</
浏览 3提问于2012-08-31得票数 0
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神经网络中的超长序列
、、、
初学者关于神经网络中序列的问题:假设我有分类问题，看起来如下：
类取决于整个序列--不可能在没有看到所有类的情况下确定类。NN是怎么处理这个的？我已经阅读过各种方法，例如截断序列(这是一个问题--序列的截短部分没有类，所以我不能标记它)，使用编码器/解码器lstm (同样，不能完全理解它如何解决问题)等等。
浏览 0提问于2018-05-03得票数 2
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我想使用Tensorflow和Keras来训练由大小非常不同的图像组成的数据集，以便对它们进行分类。但有些是水平的(1400x100)，有些是垂直的(100x1000)。据我所知，Keras接受相同大小的输入图像。我不确定将它们全部转换为150x150<em
浏览 17提问于2020-07-27得票数 2
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在文本生成任务中，通常使用模型的最后一个输出作为当前输入来生成下一个单词。更一般化，我想实现一个神经网络，它将下一层的最终隐藏状态作为当前层的输入。就像下面这样(让我困惑的是解码器部分)：但是我读过Keras文档，没有找到实现它的任何功能。
我能通过Keras实现这个结构吗
浏览 2提问于2017-03-05得票数 5
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name="auto_model",directory=None,tuner="greedy",参数输入和输出的文档显示输入：HyperNode实例的列表或。AutoModel的输入节点。
输出：HyperHead实例的列表或。AutoModel<em
浏览 0提问于2019-12-12得票数 1
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我想尝试使用一些预先训练的CNN模型与Keras库(例如，异常，ResNet50等)进行特征提取。我试图找出我的数据集的输入维数是否需要匹配用于训练原始CNN的图像的维数。例如，我是否应该使用对210x210 RGB图像进行预培训的网络模型，这是否意味着如果我想</e
浏览 7提问于2017-09-01得票数 3
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我使用tf.contrib.tpu.keras_to_tpu_model使我的代码能够在TPU上运行，但是完成一个时代需要170个小时，而CPU需要相同的时间，而GPU每次只需要40个小时。我试图调整批处理大小，但是我测试过的changed.And在运行GPU时没有占用20%的运行时间，所以我认为这可能不是主要原因。这是我的代码：
浏览 0提问于2018-11-15得票数 3
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我知道在机器学习领域很少有通用的方法，许多结果只能通过尝试和错误来实现，而且任务也是特定的。我的问题是，如果模型没有提供所期望的质量，但人们可能会期望，这种或类似架构的模型能够根据一些先前的假设或知识获得合理的结果，那么一般情况下，在大多数情况下，更好的策略是更成功的
浏览 0提问于2021-01-10得票数 0
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我在研究面部识别。我以前用TensorFlow retrain.py训练数据
我的问题是..。1. Tensorflow是如何工作的? 2.它是如何使用CNN的?3.如果我错了，请纠正我4.训练模型的步骤--提供图像->，调整图像大小，使用->bottleneck ->进行处理？->show图形作为输出?
浏览 1提问于2019-12-14得票数 0
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我要解决的问题如下：
数据是N_users=6041和N_movies=3953的Movielens，收视率为100万。对于每个用户，定义了一个大小为N_movies的向量，如果用户在T时间之前对电影进行评级，则该向量的值为1，如果没有，则为0。例如，如果用户对电影3和5评级，则输入向量为0 0，1，1。目标是预测用户在未来(时
浏览 0提问于2018-10-19得票数 2
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
浏览 5提问于2017-05-12得票数 2
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