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在Keras中可以做这样的事情吗？：
除了模型A，B，C都是水平堆叠成一个模型？我见过一些使用输入层的解决方案，但每当我使用输入层时，我似乎在尝试加载模型时遇到错误。有没有一种方法可以加载所有的模型，将它们连接起来，并保存为一个新的更大的模型？
编辑:我已经训练好了所有的模型。我想在事后将它们结合起来。
浏览 0提问于2021-01-31得票数 1
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我想知道如何在Keras中堆叠模型？我想给这两个模型提供输入，将输出输入到Meta模型中，如下所示： ? 如果我这样声明： inputs = tf.keras.Input(...)y = RNN()(inputs)
meta= Dense()(meta)
model = tf.keras.Model(inputs=inputs
浏览 15提问于2021-01-28得票数 0
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import tensorflow.keras as kerasimport numpy as np model = keras.models.load_model('model/model_test_0.99408.h5',custom_objects={'leaky_relu'
浏览 10提问于2021-05-19得票数 1
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我正在尝试在tensorflow中实现一个自定义模型，扩展tf.keras.Model类。class CustomizedLSTM(tf.keras.Model): self.embedding = tf.keras.layers.Embedd
浏览 0提问于2021-08-23得票数 0
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在构建tf.keras模型时，我发现很难使用简单的tf操作。举个简单的例子，假设我想把前几层的两个张量堆叠成一个，keras没有堆栈函数，但是tf有堆栈函数，但是为了使用它，我必须这样做： t1 = ...t_stack = tf.keras.layers.Lambda(lambda x: tf.stack(x, axis=-1))([t1, t2]) 我只是使用tf.stack
浏览 10提问于2020-08-25得票数 0
我是Keras的新手，我正在努力构建一个供个人使用/未来学习的模型。我刚从python开始，我想出了这段代码(借助视频和教程)。我有16324个实例的数据，每个实例由18个特征和1个因变量组成。import pandas as pdimport timefrom tensorflow.keras.models importSequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
浏览 0提问于2019-09-26得票数 1
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例如，使用其中一个模型：，我可以运行，例如，
model = tf.saved_model.load('faster_rcnn_inception_v2_coco_2018_01_28/saved_model我希望能够访问输出层以外的其他层，但似乎没有任何Tensorflow 2.0的文档来说明如何做到这一点。下载的模型还包括检查点文件，但似乎也没有很好的文档来说明如何使用TensorFlow2.0加载这些文件。
浏览 21提问于2019-10-24得票数 4
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我不知道如何在转换为tf.Estimator的Keras模型中使用Tensorflow Hub embedding列(hub.text_embedding_column)。如果我不将模型转换为估计器，则可以在Keras模型中使用嵌入。模型def _embe
浏览 15提问于2018-08-23得票数 0
我现在有一个定制的LSTM模型，我使用.h5 ()将其保存为一个文件。在tensorflow图构造过程中，我使用load_model()加载这个模型，并希望使用LSTM模型的预测输出(因此我需要以张量的形式)来构造图的一部分。我已经为tensorflow图和keras后端图建立了相同的会话，但是我很难将输出连接到tensorflow代码图中。使用标准的predict()似乎试图运行keras模型的会话，我已经在互联网上搜索了一些东西，而不是把它转换成.pb文件，然后这样处理它。考虑到我正
浏览 1提问于2019-01-01得票数 0
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我没有。“m”大小的向量。我要把它们送到角星的SimpleRNN上。该向量应发送，使每个神经元的RNN取一个向量(例如: vector1 to neuron1，vector2 t neuron2等)和先前输入向量的隐藏状态。input1 = Dense(20, activation = "relu")(input1)我需要将这些向量(input1和input2)发送到RNN。
浏览 2提问于2018-12-24得票数 0
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如何创建一个可以转换为TensorFlow Lite (tflite)并可用于TensorFlow应用程序的TensorFlow模型？按照Google速成课程中的例子，我创建了一个分类器并训练了一个模型。我导出了模型，因为保存了模型。我想将模型转换为.tflite文件，并将其用于安卓上的推断器。很快(实际上以后)，我明白我的模型使用了ParseExampleV2. - 。下面是我用来训练模型的分类器：
classifier = tf.
浏览 1提问于2020-03-10得票数 0
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现在，我想将这两个嵌入连接起来，通过Keras嵌入层来训练模型。我试图将生成的嵌入作为预先训练的权重嵌入到Keras的嵌入层中。我使用以下代码。)
ip2 = tf.keras.layers.Input((6063,))
text_embed = tf.keras.layers.Embeddin
浏览 8提问于2022-02-25得票数 0
我读了几篇关于这方面的讨论，但仍然无法让它适用于我的情况，我使用Google表训练了一个分类模型。使用cli导出模型并下载目录。import tensorflow as tfimport struct2tensor
model = tf.saved_model.load(l
浏览 6提问于2021-09-11得票数 0
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我在Tensorflow 2中实现了一个模型，我想在我的模型中对张量(两层输出的乘法)应用一个惩罚。我习惯于在层上使用正则化(内核、偏向或活动正则化)。我在中看到了这段代码tensor = tf.ones(shape=(5, 5))其中产出：但是，这
浏览 5提问于2022-01-30得票数 4
我试图了解如何读取本地图像，如何将它们用作TensorFlow ，并使用TF数据集训练Keras模型。我跟踪TPU 。唯一不同的是，我想阅读我的一组图像，并对它们进行培训。) # or tf.convert_to_tensor(files)dataset它是tf.data.Dataset类型(更准确地说，是<
浏览 1提问于2019-02-28得票数 2
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TypeError: Could not build a TypeSpec for name: "tf.print/PrintV2"input: "tf.print/StringFormat我不知道如何缩小这个范围并调试它。我的失败是在一个庞大的程序中。当我从一个TypeSpec中得到一个tf.print错误时，这意味着什么？-马尔科姆(TF 2.7.0)
浏览 4提问于2021-11-17得票数 2
假设我有一个预先训练好的模型存储在Tensorflow检查点中。我想把它转换成一个Keras模型。我可以将检查点加载到TF会话中，但这就是我被卡住的地方。
浏览 3提问于2019-06-02得票数 1
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如何用两个模型连续地创建一个模型？我有两个模型，一个是Keras应用程序(vgg16模型)，另一个是自定义模型，我想将它们合并成一个顺序模型。我试着这样做： include_top=False,)
teach
浏览 4提问于2022-04-22得票数 2
这是一个简单的代码，用于创建、编译和拟合单层的模型。X = tf.cast(tf.constant(X),dtype=tf.float32)#设置随机种子#1.使用顺序API创建模型
浏览 41提问于2022-01-30得票数 2
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我想使用MobileNetV2模型，而不使用小于32x32的权重。如果我试着
model = tf.keras.applications.MobileNetV2(input_shape=(10,10,3),include_top=False,weights=None)，所以假设我想使用模型的前30层。如何创建一个使用MobileNetV2 2的前30层并具有10x10x3输入形状的模型？我不想手动创建MobileNetV2模型，但是我想使用tf.<em
浏览 1提问于2021-03-30得票数 0
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