我正在尝试将ConvLSTM作为我的tensorflow网络的一部分,因为我在使用tensorflow ConvLSTM实现时遇到了一些问题,所以我决定使用ConvLSTM2D Keras层。 为了让Keras在我的Tensorflow会话中可用,我使用了博客帖子建议(我正在使用Tensorflow后端):https://blog.keras.io/keras-as-a-simplified-interface-to-tensorflow-tutorial.html import tensorflow as tf
sess = tf.Session()
from keras import
我已经完成了一个简单的多对一的LSTM模式如下。
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.layers import LSTM
from tensorflow.keras.layers import Dropout
model=Sequential()
model.add(LSTM(2**LSTM_units,input_length=data.shape[1],input_dim=data.shape[2],re
我试图建立一个非常简单的LSTM结构,使用填充和掩蔽来学习如何训练时间序列数据。假设我每个月有两个人的血液价值信息。对于第一个人,我只有七个月的数据,而对于下一个人,我只有四个月的数据。最后,我选择-100作为我的填充值来完成序列。
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.layers import LSTM
from tenso
来自Tensorflow代码:丹索尔·弗洛.RnnCell。
num_units: int, The number of units in the LSTM cell.
我不明白这意味着什么。LSTM单元的单位是什么?输入,输出和忘记门?这是否意味着“深层LSTM的递归投影层中的单元数”?那为什么它被称为“LSTM单元中的单元数”?什么是LSTM单元,它与LSTM块有什么不同?如果不是单元,最小LSTM单元是什么?
我想应用这个方法来实现Bi-LSTM。这里讨论了该方法:Bi-LSTM Attention model in Keras 我得到以下错误:'module' object is not callable 它不能在以下行中应用乘法:sent_representation = merge([lstm, attention], mode='mul') from keras.layers import merge
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Concatenate, Dense,
我在运行代码时遇到多个错误,因为数据集或某些体系结构问题,我无法理解它。
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.layers import Dense,concatenate,Activation,Dropout,Input,LSTM,Flatten
from tensorflow.keras import regularizers,initi
我正在使用TF2.0中的一些LSTM层。为了训练目的,我使用回调LearningRateScheduler,为了速度目的,我禁用了Tensorflow (disable_eager_execution)的急切模式。但当我同时使用这两种功能时,tensorflow会发出警告:
Operation ... was changed by setting attribute after it was run by a session. This mutation will have no effect, and will trigger an error in the future. Either d
我有CNN并希望将其更改为LSTM,但当我修改代码时,收到相同的错误: ValueError:输入0与图层不兼容gru_1:期望的ndim=3,找到ndim=4
我已经更改了ndim,但没有起作用。
关注我的cnn
def build_model(X,Y,nb_classes):
nb_filters = 32 # number of convolutional filters to use
pool_size = (2, 2) # size of pooling area for max pooling
kernel_size = (3, 3) # convol
我正在使用Tensorflow 2.3,并尝试初始化以下LSTM
from keras.layers import Dense, Activation,Input, LSTM, Dropout
from keras.optimizers import Adam
from keras.models import Model, Sequential
def create_model() -> Model:
"""
Create the Deep Learning model
:return the created model
"
我创建了一个网络,但是得到了错误: AttributeError: in user code:
C:\Users\LocalAdmin\.conda\envs\newenvt\lib\site-packages\keras_contrib\metrics\crf_accuracies.py:23 crf_viterbi_accuracy *
mask = crf._inbound_nodes[idx].input_masks[0]
AttributeError: 'Node' object has no attribute 'input_masks'
大家好,我尝试用AlexNet + LSTM建立模型,使用原始图像作为输入。
但我遇到了这样一个错误:
ValueError: Input 0 of layer lstm_5 is incompatible with the layer: expected ndim=3, found ndim=2. Full shape received: (None, 43264)
我的模型代码:
model = tf.keras.models.Sequential([
# 1st conv
tf.keras.layers.Conv2D(96, (11,11),strides=(4,4), ac
我正在尝试实现一个基于Tanh激活的自定义激活函数(pentanh)。但是,当我将这个函数添加到我的模型中时,它会引发一个ValueError。 自定义激活函数: import tensorflow.keras.backend as K
from tensorflow.keras.layers import Layer
class Pentanh(Layer):
def __init__(self, **kwargs):
super(Pentanh, self).__init__(**kwargs)
self.supports_masking =
我已经使用GPU在tensorflow中使用CUDNNLSTM训练了一个模型。当我尝试在cpu中使用模型进行推理时,我得到了这个错误:
Invalid argument: No OpKernel was registered to support Op 'CudnnRNN' with these attrs. Registered devices: [CPU], Registered kernels:
<no registered kernels>
[[Node: cudnn_lstm/CudnnRNN = CudnnRNN[T=DT_FLOAT,
我在CodeCademy上编程,结果被卡住了。我找不到答案,终端机正在展示一些奇怪的东西。该项目旨在对新冠肺炎、肺炎和正常肺的图像进行分类。希望你能帮我。
代码:
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopp
我试图将LSTM模型与前面的掩蔽层匹配到我的数据中,并得到了以下错误:
ValueError: Can not squeeze dim[1], expected a dimension of 1, got 4 for '{{node binary_crossentropy/weighted_loss/Squeeze}} = Squeeze[T=DT_FLOAT, squeeze_dims=[-1]](Cast)' with input shapes: [128,4].
这是我的密码:
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense
我正在处理一个多类分类问题,为了好玩,我想尝试不同的模型。我发现了一个使用LSTM进行分类的blog,并试图调整我的模型以使其正常工作。 这是我的模型: from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Bidirectional, LSTM
from tensorflow.keras.optimizers import SGD, Adam