我想使用Keras进行二进制分类。ValueError: No data provided for "add".Need data for each key in: ['add']
我尝试过logits = tf.keras.layers.add(outputs)，这也会给出同样的错误。但是如果在logits = tf.keras.layers.Add()(outputs)之后
浏览 9提问于2020-06-03得票数 3
我使用来输入维数(224,224，3)的图像。我使用functional建立了以下模型，尽管顺序模型似乎出现了类似的问题：shared_layers = Dense(16)(在拟合模型时，我得到了一个误差。
ValueError: No data provided for "dense_1".Need data for each key in: ['dense_1&#
浏览 6提问于2017-02-21得票数 13
回答已采纳
2回答
我试图通过R演播室中的Keras张量流建立一个预测模型，但我得到了如下错误。请问有人有线索吗？这是我第一次使用Keras或深度学习和R。请帮助我，并建议改变。谢谢，伙计！(可调用的，点$args，点$关键字)：ValueError:没有为"dense_5“提供数据。需要为'dense_5'中的每个<
浏览 4提问于2019-10-29得票数 1
我是第一次在R中使用KERAS软件包。使用本教程帮助指导我的第一个模型()。所有事情都进行得很顺利，直到我到了实际的“构建模型”为止，我能够完美地复制链接中的示例，但是一旦我替换了自己的数据，我就无法得到这个错误消息来消除"Error in py_call_impl(可调用的，dots$args，dots$关键字)：ValueError:没有为<
浏览 2提问于2020-01-23得票数 0
回答已采纳
我使用以下代码运行LSTM、GRU和bilstm模型def create_model_bilstm(units): #model.add(m (units = units)) model.add(Dense(unitsValueError: Found array with dim 3. Esti
浏览 1提问于2020-10-14得票数 2
回答已采纳
如果定义如下所示，是否可以将Add()函数合并到tf.keras.Sequential()模型中： keras.layers.Add()(some_var)some_var是一个张量，其大小与当时的网络大
浏览 2提问于2020-05-05得票数 1
回答已采纳
1回答
Keras不兼容的形状NN
、、、、
所以我有这个神经网络，我提供了示例"X“和标签"Y”，它们的形状是： X.shape = (10,10,2)model.add(tf.keras.layers.Flatten())model.add(tf.keras
浏览 14提问于2021-05-02得票数 0
回答已采纳
我建立了一个模型，其中包括一个预先学习的模型，然后是一些层，并添加到最后。一切运行良好，我可以在我的数据集上训练模型，并将经过训练的模型保存到文件中。但是，当我试图加载保存的模型时，我会得到以下错误。我得到，这指向密集的层形状是未定义的。但是，在训练之前，我将输入的形状指定给模型，并确保得到的致密层将具有预定<
浏览 2提问于2020-11-17得票数 0
1回答
似乎Keras缺乏关于functional的文档，但我可能搞错了。 hour = Input(shape=(1,1), name='hour')
ValueError:没有为"hour_output“提供数
浏览 3提问于2017-06-18得票数 1
用神经网络结合Tensorflow训练一个简单的已知方程Y=Sin(X)或Y=Cos(X)。我的损失函数正在适当地收敛。。如果损失函数收敛，则表示模型很好地符合我的训练数据集。然而，当我预测通过论点训练集本身时，模型甚至不能预测到训练数据，这是很奇怪的。，如果损失已经收敛，那么模型应该完全适合火车数据集，但是这里没有发生这种情况。我的代码有什么问题？X = np.linspace(0,10*np.p
浏览 2提问于2021-08-14得票数 1
回答已采纳
我正在使用LSTM进行假新闻检测，并在模型中添加了一个嵌入层。 它工作得很好，不需要在LSTM函数中添加任何input_shape，但我认为input_shape参数是必需的。= Embedding(total_words, embedding_dim, weights=[embedding_matrix], input_length=max_length)model.add(LSTM(64,))
浏览 51提问于2021-10-14得票数 2
回答已采纳
2回答
我试图使用Conv2D网络将图像分类为27个类。训练精度随时间的延长而提高，但val_accuracy值和val_loss值波动较大，效果不佳。classifier = Sequential()
classifier.add(Convolution2D(32, (3, 3), input_shape=(sz,=opt, loss='categorical_crosse
浏览 0提问于2020-05-31得票数 3
我正在尝试从csv加载一个数据集，并对可用的数据执行一些联邦学习。 我设法从给定的csv文件加载了一个联邦数据集，并加载了训练和测试数据。我现在的问题是，如何重现一个工作示例，以构建一个迭代过程，对此数据执行自定义的联合平均。(): model = tf.keras
浏览 127提问于2021-07-17得票数 4
回答已采纳
我正在尝试创建一个简单的LSTM网络--基于过去的16个时间框架--提供一些输出。假设我有一个包含112000行(度量值)和7列(6个特性+类)的数据集。我所理解的是，我必须将数据集“打包”到16个元素长批的X号中。有112000行，这意味着112000/16 = 7000批，因此是一个形状为(7,000，16，7)的numpy 3D数组。, 16, 6)
ytest.shape == (2000, 16)
浏览 0提问于2018-11-22得票数 0
我正在尝试使用FacenetModel实现三重态丢失模型。我使用了coursera任务中提供的Facenet实现。每当我编译模型时，我都会得到以下错误：
ValueError:没有为"FaceRecoModel“提供数据。需要每个键的数据：“FaceRecoModel”、“FaceRecoModel”、“FaceRe
浏览 0提问于2018-12-20得票数 1
1回答
目前，我正尝试使用keras为CIFAR数据建立和训练一个模型。我的标签应该是一个热编码。是(45000，10)。我的模型定义如下：model.add(keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 3
浏览 0提问于2019-10-30得票数 1
1回答
我正在尝试构建一个LSTM模型，在中处理文档示例。from keras.models import Sequential以下三行代码(加上注释)直接取自上面的文档链接：model.add(LSTM(16))
在执行第二个model.add</e
浏览 2提问于2017-02-19得票数 4
回答已采纳
我是keras的初学者。我的数据集与任何普通数据集非常相似。它有382个特征中的每个都有25K个样本。我认为将每个样本视为一个序列，然后将它们提供给LSTM。keras训练数据集的维度是多少？x_train = np.reshape(x_train_values, (25K, 382, 1))
同样，在模型拟合中，我对模
浏览 0提问于2019-10-21得票数 0
1回答
关于Keras LSTM的输出
、、、、
我使用Keras构建了一个LSTM体系结构。我的目标是映射长度29时间序列的浮标输入序列到长度29输出序列的浮点数。我正在尝试实施一种“多对多”的方法。我遵循实现了这样一个模型。首先，我将每个数据点重组为一个形状为np.array‘(1，29，1)。我有多个数据点，并分别对模型进行训练。下面的代码是我如何构建模型的：
浏览 0提问于2019-07-24得票数 0
回答已采纳
4回答
我试图使用Keras在Python中执行情感分析。要做到这一点，我需要做一个字嵌入我的文本。当我试图将数据与我的模型相匹配时，问题就出现了：model_1.add(Embedding(1000,32, input_length = X_train.shape当我试图拟合我的模型并用其他数据验证它时，我会得到以下错误：
model_1.
浏览 1提问于2017-05-09得票数 21
回答已采纳
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
腾讯云开发者
