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沙龙
1
回答
Keras
中
顺序
网络
的
输出
形状
错误
python
、
numpy
、
tensorflow
、
keras
、
neural-network
我有一个
顺序
网络
,它接受长度为20个单词
的
矢量化句子,目标是基于标签对句子进行分类。每个单词有300个维度。因此,每个句子都有一个
形状
(20,300)。数据集当前有11个样本,因此完整
的
x_train
的
形状
为(11,20,300) 以下是my Network
的
代码: nnmodel =
keras
.Sequential() nnmodel.add(
keras
.layers.InputLayer(
keras</
浏览 18
提问于2021-08-13
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1
回答
生成OCR时出错
python-3.x
、
machine-learning
、
keras
、
ocr
我正在尝试建立一个能够识别A-Z,a-z和0-9
的
ocr。这总共是62类识别。以下是我
的
代码:ap.add_argument("-d", "--dataset= len(trainX)//10, epochs = 10) model.save(args["model"]) 当我运行这是得
浏览 1
提问于2018-03-29
得票数 0
1
回答
为什么应该只为第一个Conv2D层指定Conv2D层
的
input_shape属性?
python
、
tensorflow
、
keras
、
neural-network
我是AI/ML
的
新手。我正在学习TensorFlow。在一些教程
中
,我注意到Conv2D层
的
input_shape参数只为第一层指定。代码看起来有点像这样: model = tf.
keras
.models.Sequential([ tf.
keras
.layers.MaxP
浏览 176
提问于2021-11-20
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1
回答
为什么我
的
层
输出
与我
的
模型摘要中所显示
的
维度不同?
python
、
tensorflow
、
keras
、
recurrent-neural-network
我已经成功地创建了一个RNN,它可以预测一个字母序列
中
的
下一个字母。然而,我想不出为什么解决问题
的
方法是有效
的
。我
的
问题是,为什么我需要扁平层?161_________________________________________________________________ 后面跟着这个
错误
:当模型摘要在第二个例子
中
说稠密层
的
输出
应该是(0,7,7),并且
错误
消
浏览 1
提问于2019-01-16
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3
回答
Keras
:期望activation_3具有
形状
(无,3),但具有
形状
的
数组(5708,1)
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
neural-network
、
keras
我不想用
Keras
训练一个简单
的
多层感知器。My input (x_train)是一个np.array,其中每个数据点都由一个300维向量表示。我
的
输出
应该是类0,1或2。
形状
: x_train:(5708,300) y_train:(5708,) shape:(300,)model = Sequential() model.addcategorical_crossentropy', metrics=['accuracy']
浏览 0
提问于2018-04-06
得票数 2
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1
回答
一个序列
的
多标签分类,怎么做?
keras
、
deep-learning
、
classification
、
multilabel-classification
、
transformer-model
我对深造领域非常陌生,尤其是
Keras
。这里我有一个简单
的
分类问题,我不知道如何解决。我不明白
的
是分类
的
一般过程,比如把输入
的
数据转换成张量,标签等等。 [[1, 1, 1, 2], [3, 1, 2, 1]] 标签将
浏览 0
提问于2019-05-22
得票数 0
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2
回答
ValueError:这两个结构没有相同
的
序列长度。输入结构长14,浅结构长10。
tensorflow2.0
在复制开源代码
的
过程
中
,我遇到了这个问题,但我没有找到解决方案。我使用了
keras
2.4.3和tf2.30作为后端。因为开源代码没有数据处理代码,所以我这样做是因为我理解了论文和代码。它是一个多
输出
网络
,我试着检查
网络
的
输入,x包含音频(N,15,64,3)和视频(N,450,300,3),y包含14个张量,
形状
为(N,1)。
浏览 17
提问于2022-03-04
得票数 4
1
回答
Lambda层可以用来操作输入
的
数据和
形状
吗?
keras
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
。输入-> A -> B ->
输出
A
的
输出
形状
为(15,500),B
的
输入为(1000)。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
浏览 0
提问于2017-04-11
得票数 4
1
回答
有没有可能,如果可能,如何构建一个神经
网络
,使其不会在神经
网络
的
某些区域反向传播?
machine-learning
、
neural-network
、
conv-neural-network
、
backpropagation
我有一个想法来改进我目前正在使用
的
神经
网络
,但我对机器学习还很陌生,所以我不知道它是否可能实现,它有多难,或者只是不值得。想法是这样
的
。这就是我想实现它
的
方式(可能这个实现并不是真的可行,所以如果你知道一个更可行
的
方法,请随时告诉我):def buildCNN(input_shape然后,当训练和比较
输出
与实际值时,当反向传播时,我想只考虑训练这些外部权重以及与被训练
浏览 12
提问于2020-05-28
得票数 1
1
回答
如何将我
的
keras
模型与我自己在运行时生成
的
数据相匹配
python
、
keras
我正在尝试做一个生成性对抗
网络
,但我不能适应生成器模型。我使用仅具有密集层
的
顺序
()模型,首先使用input_shape=(1,),最后使用imgsize * imgsize1 *3
输出
空间。imgsize = (28,28),因此
输出
空间有2352个单位。 我需要拟合“实际成本”和“前一图像”,但当我尝试拟合之前预测
的
输出
时,出现
错误
。ValueError:检查目标时出错:要求GenDense5具有
形状
(1,),但得到
形状<
浏览 11
提问于2019-07-05
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回答已采纳
3
回答
具有多输入
的
Keras
序列模型
python
、
arrays
、
tensorflow
、
keras
我正在制作一个MLP模型,它需要两个输入并产生一个
输出
。 loss = 'mean_squared_error',) model0.fit([array_1,
浏览 0
提问于2019-03-19
得票数 27
回答已采纳
1
回答
合并两个经过训练
的
网络
进行
顺序
推理
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
deep-learning
我正在尝试合并两个受过训练
的
神经
网络
。我有两个受过训练
的
凯拉斯模型文件A和B。 模型A用于图像
的
超分辨率,模型B用于图像
的
着色.我正在尝试合并两个经过训练
的
网络
,以便我能够更快地推断SR+colorization。(我不愿意使用单一
的
网络
来完成SR和彩色任务。我需要使用两个不同
的
网络
来完成SR和彩色任务。)关于如何合并两个
Keras
神经
网络
,有什么建议吗?
浏览 4
提问于2021-01-04
得票数 0
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1
回答
Keras
模型不按
顺序
构造层。
deep-learning
、
keras
、
tensorflow
这是model.summary
的
输出
| conv_lstm2d (ConvLSTM2D
浏览 0
提问于2022-11-19
得票数 2
回答已采纳
1
回答
均方误差损失函数计算
tensorflow
、
keras
、
lstm
、
seq2seq
我使用
形状
为30,26
的
输入样本和
形状
为1,7
的
输出
样本,以均方误差作为损失函数(model.compile(loss="mse", optimizer="adam")来训练seq2seq
网络
。然而,当我比较history.history['loss']和
keras
_error = tf.
keras
.losses.MSE(predictions_train, data_train) (返回一个
浏览 16
提问于2020-07-29
得票数 0
2
回答
Keras
上LSTM序列模型
的
维数问题
keras
、
deep-learning
、
lstm
、
multiclass-classification
我想训练一个简单
的
LSTM模型,用于118个多类
的
128个时间步骤和6个特性
的
序列数据。shape: (batch, 118) tf.
keras
.layers.LSTM(units = 32, kernel_initializer = tf.
keras
.layers.Dense(units = 6) ]
浏览 7
提问于2022-05-14
得票数 1
回答已采纳
1
回答
ValueError张量不是此图
的
元素
python
、
tensorflow
、
keras
当我能够用维度解决我
的
的
时候...出现新
的
错误
。我跟随并将我
的
标签重塑到(None, W*H, 2)
中
,使用很好
的
博客条目作为参考。 对于上采样,我使用了。我
的
标签和
网络
的
输出
具
浏览 0
提问于2018-01-07
得票数 2
1
回答
TensorFlow如何
输出
密集层节点映射到标签?
python
、
tensorflow
、
keras
图像标签在0,1,2...9
中
。根据解释,我认为这里
的
keras
.layers.Dense( 10 )是针对10个label
的
,每个神经元(节点)将持有一个标签
的
logit,层
的
输出
形状
为(batchsize,10)。我
的
问题是: 1.我们是否可以使
输出
密集层节点数大于10,比如11,那么
输出
形状
是(batchsize,11),这意味着什么,
输出
是什么样子?2.<
浏览 3
提问于2020-06-12
得票数 1
1
回答
TensorFlow CNN不兼容
形状
: 4D输入
形状
python
、
tensorflow
、
keras
、
conv-neural-network
我有表格
中
的
示例数据: Datan312和: "ValueError: Shapes (None, 5, 2) and (None, 10
浏览 3
提问于2021-03-07
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回答已采纳
1
回答
给出与训练标签数组不同
形状
的
Keras
model.predict
tensorflow
我已经明确地指定了训练和验证X和y数组
的
形状
。([ tf.
keras
.layers.Dense(10, activation='relu'), tf.
keras
.layers.Dense(10, activation
浏览 0
提问于2020-07-14
得票数 2
回答已采纳
1
回答
仅当使用
Keras
Sequential时才会出现不兼容
的
形状
错误
tensorflow
、
keras
我是一名本科生,正在使用TensorFlow重新创建论文“使用生成对抗
网络
的
照片-逼真的单图像超分辨率”。在训练完成后尝试测试
网络
时,我得到一个关于
形状
不兼容
的
错误
(尽管它可以用于训练)。这个
错误
似乎与
Keras
Sequential有关。
网络
中
的
第一层是tf.
keras
.layers.Conv2D(64, 9, strides=1, padding='same'
浏览 10
提问于2019-04-20
得票数 0
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