"""
Defining two sets of inputs
Input_A: input from the features
Input_B: input from images
my train_features has (792,192) shape
my train_images has (792,28,28) shape
"""
input_A = Input(shape=(192,), name="wide_input")
input_B = Input(shape=(28,28), name="deep_
我正在尝试将4个不同的层连接成一个层,以输入到我的模型的下一个部分。我使用的是Keras函数API,代码如下所示。
# Concat left side 4 inputs and right side 4 inputs
print(lc,l1_conv_net,l2_conv_net,l3_conv_net)
left_combined = merge.Concatenate()([lc, l1_conv_net, l2_conv_net, l3_conv_net])
出现此错误时,表示我的输入形状不同。然而,我也打印了输入形状,它似乎是相同的,除了沿着concat轴(这是自shape=以来的
我试着用tensorflow建立顺序模型。
import tensorflow as tf
import keras
from tensorflow.keras import layers
from keras import optimizers
import numpy as np
model = keras.Sequential (name="model")
model.add(keras.Input(shape=(786,)))
model.add(layers.Dense(2048, activation="relu", name="laye
我试着用Keras做一个卷积神经网络。我想要两个模型,它们接受不同的输入,但共享相同的体系结构和权重--所需的体系结构如下所示。如何使用Keras定义这样的模型?
我试图按以下方式实现这一点:
from keras.layers import Input,Conv2D,Activation,Flatten,Concatenate, MaxPooling2D, Dense
from keras.models import Model
def combined_model():
a = Input(shape=(100,100,None)) ## should not cha
我正在尝试将一个层的输出传递到两个不同的层中,然后将它们连接在一起。然而,我被这个错误阻止了,它告诉我我的输入不是符号张量。
Received type: <class 'keras.layers.recurrent.LSTM'>. All inputs to the layers should be tensors.
但是,我相信我非常仔细地遵循了文档:
并且不能完全确定为什么这是错误的?
net_input = Input(shape=(maxlen, len(chars)), name='net_input')
lstm_out = LSTM(
我的模型是U-Net实现-
from keras.layers import Input, merge, Convolution2D, MaxPooling2D,
UpSampling2D
from keras.optimizers import Adam
from keras.callbacks import ModelCheckpoint, LearningRateScheduler
from keras import backend as K
from keras.models import Model
def seg_score(y_true, y_pred):
smoo
我想在连接之前把输入压平,如下所示。
import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from matplotlib import pyplot as plt
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import Model
from tensorflow.keras.callbacks import TensorBoard
from tensorflow.keras.layers import (
CategoryEncoding,
Co
根据Keras中的shared layers documentation,可以创建一个共享层,并使用不同的输入形状实例化它。它给出了一个Conv2D共享层的示例,如下所示: a = Input(shape=(32, 32, 3))
b = Input(shape=(64, 64, 3))
conv = Conv2D(16, (3, 3), padding='same')
conved_a = conv(a)
# Only one input so far, the following will work:
assert conv.input_shape == (None,
使用Keras API,我尝试构建一个神经网络模型,如下所示。我有两个输入,每个输入都是分类时间序列,它们已经转换为一次hots。在一个批次中,时间序列通常具有不同的长度,因此我用零填充它们,使其达到相同的长度。我想首先对每个输入应用一个掩蔽层,以便忽略填充,然后对每个输入应用TimeDistributed密集层,最后在将结果传递到LSTM之前连接密集层的输出。(这并不重要,在LSTM之后会应用最终的线性致密层。)如下所示:
from tensorflow.keras.layers import Input,Dense,Concatenate
from tensorflow.keras.lay