我有下面的代码，我不明白为什么这是图断开连接错误？我不知道哪里出了问题。return model 我更改为model = Model(inputs=base_model.inputs, outputs=output)，但仍然收到graph disconnected错误
浏览 13提问于2021-02-05得票数 0
我正在尝试使用VGG19的前10层来进行图像分类任务的迁移学习。x = basemodel.layers[-10] model.add(keras.layers.Conv2D(32,(7,7),input_shape = (256,256,3),activation =
浏览 0提问于2019-08-08得票数 1
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我正在尝试用VGG16和VGG19创建一个类似于这里提到的塔(How to have parallel convolutional layers in keras? )。我将使用预先训练好的imagenet权重加载VGG16和VGG19，然后将这些层合并为其他一些模型的输入。我在尝试弄清楚如何将相同的输入馈送到多个模型时遇到了问题。，而不是给出多个输入。https://datascience.stackexchange.com/questi
浏览 17提问于2019-10-11得票数 0
我试图实现一个自动编码器，它得到3个不同的输入，并融合这三个图像。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。x = keras.layers.Dropout(0.3)(x)
x = keras.layers.Conv2D_1,input_2,input_3]
浏览 3提问于2020-01-16得票数 0
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我正在使用Tensorflow1.14.0 1.14.0在Ubuntu虚拟机中加载一个独立的VGG19，如下所示：from tensorflow.keras.applications.vgg19 import VGG19from tensorflow.keras.
浏览 5提问于2020-09-21得票数 1
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假设我有一个Keras输入层"input_layer_A“(在Python中)我也有一个致密的图层
dense_layer_1 = tf.keras.layers.Dense(units=1, activation='tanh',然后，我将“input_layer_B”添
浏览 1提问于2020-11-20得票数 0
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我想在中间层上添加一个辅助头部。辅助头，我指的是另一组层，他们将产生第二个输出(2个最终输出)。目前，我设法用下面的代码在模型的末尾添加了一个额外的头： inputs = tf.keras.Input(shape=(img_size, img_size, 3), name='input')()(aux_head)aux_head = tf.keras.layers.Conv2D(1, kernel
浏览 30提问于2021-06-27得票数 1
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vgg19层作为图像的显示输出
、、、、
本文从vgg19层的输出中重构图像。我在用凯拉斯。block1_conv1层的输出尺寸为(1, 400, 533, 64)。这里1是作为输入的图像数，400是行数，533个列数和64个通道数。当我试图将其重建为图像时，当图像大小为13644800，而不是3的倍数时，就会出现一个错误，因此不能在三个通道上显示图像。我怎样才能重建这个图像？我想从图层中重建图像，如下所示：
from keras.preprocessing.image
浏览 0提问于2018-11-22得票数 1
我在Tensorflow 2中收到一个错误。我如何解决它？以下是我的代码(假设Keras的所有相关模块/对象都已导入)： dense1 = 2**7dense3 = 2**9price_loss =Note that input tensors are instantiated via `tensor = tf.keras.Input(shape)`.Note that input tensors are instantiated via `tensor = tf.<em
浏览 13提问于2020-10-31得票数 1
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我正在创建一个由Vgg19、DenseNet和EfficientNetB1组成的组合。守则如下：vgg19 = tf.keras.applications.vgg19.VGG19(steps_per_epoch=len(training_set), callbacks = [checkpointer]当我不使用回调时，但是，当我使用ModelCh
浏览 2提问于2021-08-18得票数 0
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我正在尝试创建一个具有三个输入的Keras模型。它们中只有一个穿过前几层，其他两个连接在一个密集的层上。我如何在不断开图形连接的情况下实现这一点？代码如下所示input_img = Input(shape=(784,))input_2 = Input(shape(Dropout(0.2))(x)
x = (Dense(24,activation="tanh"))(x
浏览 8提问于2020-02-28得票数 1
在TF-2.0中，我使用梯度可视化和传递学习得到了一个错误。梯度可视化在不使用迁移学习的模型上工作。当我运行我的代码时，我会得到错误：AssertionErrorcompute output Tensor("block5_conv3/Identity:0", shape=(None, 14, 14, 512), dtype=float32)
浏览 18提问于2020-03-10得票数 8
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我已经编写了一个tf.keras自定义层，其中使用了一些仅适用于numpy数组的函数，因此当我尝试在带有tf.keras.Input的模型中使用我的层时，这些函数会引发错误：input data must即使启用了紧急执行，tf.keras.backend.eval(x)和x.numpy()也都会导致错误：'Tensor' object has no attribute 'numpy'。在调用run()之前将操作添加到图形
浏览 1提问于2019-11-04得票数 0
我正在尝试连接两层。根据文档，以下内容应该是正确的。import tensorflow.keras as K
shared_features = K.layers.Denseoutput = K.layers.Concatenate()([a,b])
actor_model = K.Model(inputs=input, outputs=output) 但是，在最后一行中，出现以下错误
浏览 20提问于2019-01-02得票数 1
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嗨，我试着在tensorflow中建立最简单的回归模型，但是这个错误出现了。tf.constant([1,2,3]), dtype=tf.float32)model.compile()ValueError:调用层&
浏览 4提问于2022-04-08得票数 0
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很明显，此错误是由于第二次迭代中的图形复制而发生的。由于tf-slim模型在作用域中不使用reuse=True，它会抛出此错误(因为在第二次迭代中，我们再次要求它在图中添加vgg层，该图层已经存在)。之所以能够做到这一点，是因为来自keras的例子。在keras中，我们只需用一次定义模型，
model= vgg.
浏览 2提问于2018-04-13得票数 1
我正在使用TensorFlow 2和Keras训练一个国际象棋程序。以前，如果我将数据加载到与模型训练相同的脚本中，我就可以做到这一点，但随着数据集变得更大，挑选数据然后重新加载它的速度会快得多。当我这样做的时候，我现在得到了这组错误，即使在将我的模型修剪到1层以简化问题之后。 #tf.keras.layers.Conv1D(kernel_size=8, filters=100),
tf.
浏览 2提问于2019-10-29得票数 5
train.py是一个用a解析解析输入变量的python程序，应该在没有附加终端的背景下运行，但是总是忽略输入。我测试了以下选项：和其中doit是包含以下内容的脚本
/home/workspace/train.py
浏览 0提问于2020-04-24得票数 0
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但我得到了以下错误：
/usr/local/lib/python3.6“”验证图形网络的输入和输出。我所添加的唯一内容是从检查点和第二个输入层加载两个模型，而不是一个模型，以及dense1和dense2的连接：
#load_trained_model_from_checkpoint is
浏览 3提问于2019-11-18得票数 4
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我正在尝试在Keras中实现一个层，它为每个输入添加元素权重。因此，输入、权重和输出具有完全相同的形状。尽管如此，我正在努力实现这一点，我还没有找到任何不改变输入形状的自定义层的例子。从keras.engine.topology导入图层将keras.backend导入为Kdef __init__(self, **kwargs):
def comput
浏览 3提问于2018-03-23得票数 2
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