我正在训练一个由CNN和RNN组成的模型,输入到不同的输入,输出将被输入到FCN。现在的问题是:
我可以在CPU上运行CNN,在GPU上并行运行RNN吗?
与Tensorflow一样:
with tf.device('/cpu:0'):
CNN...
with tf.device('/gpu:0'):
RNN...
我正在尝试合并两个网络。我可以通过以下操作来完成这一任务:
merged = Merge([CNN_Model, RNN_Model], mode='concat')
但我收到一个警告:
merged = Merge([CNN_Model, RNN_Model], mode='concat')
__main__:1: UserWarning: The `Merge` layer is deprecated and will be removed after 08/2017. Use instead layers from `keras.layers.merge`
我试图运行一个1D-CNN对10s段脑电数据,然后涵盖一个时间连接之间的片段使用RNN。
问题是,RNN期望使用batch_size x sequence_length x num_inputs输入,而CNN输出batch_size x num_filters x sequence_length。
这可以通过模糊层来解决。
network = L.InputLayer(shape=(None, data_size[1], data_size[2]), input_var=input_var)
network = L.Conv1DLayer( network, num_filters=32, f
我试图用Keras来实现一个视觉讲故事模型,它有一个层次RNN模型,基本上是一个神经图像描述器的样式,但是在解码器RNN上有一个双向RNN的一系列照片上。
我分别实现并测试了该模型的三个部分: CNN、BRNN和解码器RNN,但是当试图连接它们时,得到了这个错误:
ValueError:对于渐变操作,没有任何操作。请确保您的所有操作都定义了一个梯度(即可微性)。无梯度的普通操作: K.argmax,K.round,K.eval。
我的代码如下:
#vgg16 model with the fc2 layer as output
cnn_base_model = self.cnn_mod