我有一个维度为2*1*300的句子对的句子嵌入输出X。我想把这个输出分成两个形状1*300的向量，来计算它的绝对差和乘积。(1,1))(x)x_B = Reshape((1,EMBEDDING_DIM))(x[:,1])
prod = keras.layers.Multiply()([x_A, x_B])
nn = keras.la
浏览 0提问于2017-12-03得票数 2
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在Linux (Ubuntu14.04LTS，Python3.5，Tensorflow 1.2.1，Keras 2.0.6)下，它会抱怨
TypeError：Model的输入层必须是InputLayer对象。接收输入:张量(“input_1:0”，shape=(?，784)，dtype=float32)。输入0(0)来源于图层类型InputLayer.在Windows下(Windows 10，Anaconda Python 3.5，Tensorflow-gpu 1.1.0，Ke
浏览 6提问于2017-07-12得票数 1
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您好，我正在制作一个用于训练数据集的模型，但是在我的resnet_model中，我遇到了属性错误，所以请帮助我解决这个错误。import SGD
79 // residual._keras_shape[DIM1_A
浏览 411提问于2021-05-08得票数 1
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我最近刚刚开始使用Keras，并开始制作自定义层。然而，我对许多不同类型的层感到相当困惑，这些层的名称略有不同，但功能相同。例如，和中有3种不同形式的连接函数keras.layers.concatenate(inputs, axis=-1)
tf.keras.backend.concatenate为什么在连接后必须有行._keras_shape？_keras_shape = (None, max_at
浏览 0提问于2018-08-01得票数 13
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根据keras ，Input将_keras_shape属性添加到输入张量。然而，如下所示，情况并非如此。import tensorflow as tfprint(s.: 'Tensor' object has no attribute '_keras_shape'
我是不是误解了什么，或者这是我应该
浏览 2提问于2019-02-10得票数 3
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在使用以下方法构建模型时：得到一个错误：
模型摘要是：____________________________________________________________
浏览 1提问于2019-02-10得票数 12
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在中有一个描述，但我不知道它意味着什么。
Input()用于实例化Keras张量。Keras张量是来自底层后端(Theano或TensorFlow)的张量对象，我们通过某些属性进
浏览 4提问于2017-06-12得票数 6
我发现在keras.backend或keras.layers中有许多相同的名称，例如keras.backend.concatenate和keras.layers.Concatenate。我模糊地知道，一个是张量，另一个是层。但是当代码这么大的时候，这么多的函数让我混淆了张量或者层。有人有解决这个问题的好主意吗？我发现的一种方法是首先在一个函数中定义所有占位符，但函数将其作为变量在结束时返回层，而另一个函数以该层为变量可能返回另一个变量。
浏览 0提问于2018-12-20得票数 0
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我是Keras的新手，我正在研究函数式api模型结构。2-还有，layers.output或layers.input的输出是什么。输出不是一个简单的张量吗？当我使用中的语法为其他层打印layers.outp
浏览 3提问于2020-08-30得票数 3
Keras代码片段如下：selected = embedding_layer(second_input)second_input_encoded = tf.keras.layers.Reshape((3,错误消息如下：
/site-packages/tensorflow/python/util
浏览 1提问于2019-04-04得票数 0
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我试图从两个模型输出之间的差异中学习一个模型。所以我做了如下代码。但发生了错误：
提前结束。from keras.layers import Densefrom keras.models import Se
浏览 4提问于2017-04-26得票数 2
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(filters=1, kernel_size=3, padding='same')(inpt)
model = tf.keras.models.Model(inpt, output) 我在标题中不断得到错误，输出张量必须是Tensorflow层的输出。我查看了这个错误的源代码，当输出没有_keras_history属性时，就会引发这个错误。 在创建模型之前，我尝试打印出outp
浏览 21提问于2019-06-04得票数 0
我希望得到编码器中的一个层的输出，并将它与解码器中的一个层连接起来，但是当我运行它时，就会得到图形断开连接的错误。_1,input_2,input_3],outputs=decoded)错误是：
图断开:不能获得张量张量(“conv2d_1_input:0”，shape=(，128,128，1)，dtype=float32)在"conv2d_1_input“层的值。访问前几层时没有出现问题：“input_6”、“inp
浏览 3提问于2020-01-16得票数 0
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我试图用Keras编写自己的递归层，并注意到源代码中的这一行：
# Properly set learning phase on output tensor.
浏览 0提问于2018-09-12得票数 5
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当我们在Keras2.中迁移学习时，这些参数需要"input_shape“和"input_tensor”。但我只使用input_tensor，从未使用过input_shape。我希望在这段代码中得到一些错误，但是没有错误，这个模型可以接受(150,150，3)的形状。Input_shape=(224,224,3)被忽略。
你能帮我个忙吗？谢谢。
浏览 3提问于2019-07-05得票数 3
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我正在编写一个自定义目标来训练Keras (使用TensorFlow后端)模型，但我需要调试一些中间计算。有没有一种在Keras中调试中间变量的简单方法？
浏览 2提问于2017-02-15得票数 14
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当我在keras中定义一个模型时，一个错误显示如下：‘AttributeError’对象没有'Tensor‘属性。)(sequence_input)x=keras.layers.Dense(16, activation_keras_shape for x in self.inputs],
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浏览 85提问于2018-07-25得票数 2
我的代码中有一些张量，需要得到这些张量的值。这是其中之一。如何打印张量OA值？在Tensorflow 2.0中，他们都没有为我工作。它们似乎只适用于“EagerTensor”，而不适用于“评论”。2) tf.print(OA)输出：是否有任何方法将ops.Tensor转换为
浏览 3提问于2020-02-21得票数 13
1回答
我有一个LSTM模型，目前看起来如下所示： encoder, tf.keras.layers.Bidirectional(tf.keras.layers.LSTM(64)),
tf.keras.layers.Dense(
浏览 5提问于2021-09-01得票数 0
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