为什么Keras在这种情况下抱怨输入形状不兼容？
Keras在这种情况下抱怨输入形状不兼容的原因可能有以下几种可能性：
- 数据维度不匹配：Keras模型的输入层需要与输入数据的维度相匹配。如果输入数据的维度与模型的输入层定义不一致，Keras会抱怨输入形状不兼容。解决方法是检查输入数据的维度是否与模型的输入层定义一致，可以使用reshape()函数来调整数据的形状。
- 输入数据类型不匹配：Keras模型的输入层需要与输入数据的类型相匹配。如果输入数据的类型与模型的输入层定义不一致，Keras会抱怨输入形状不兼容。解决方法是检查输入数据的类型是否与模型的输入层定义一致，可以使用astype()函数来转换数据的类型。
- 模型结构定义错误：Keras模型的输入层定义可能存在错误，导致输入形状不兼容的问题。解决方法是检查模型的输入层定义是否正确，包括输入数据的形状和类型。
- 数据预处理问题：在使用Keras之前，通常需要对输入数据进行预处理，例如归一化、标准化、填充等操作。如果预处理过程中出现错误或者与模型的输入层定义不一致，Keras会抱怨输入形状不兼容。解决方法是检查数据预处理的过程是否正确，并确保与模型的输入层定义一致。
总之，Keras在这种情况下抱怨输入形状不兼容通常是由于数据维度、数据类型、模型结构定义或数据预处理等问题导致的。需要仔细检查和调试相关代码，确保输入数据与模型的输入层定义一致，以解决该问题。
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当我试图在一个带有conv1d层的网络中计算Xw.r.tY的梯度时，我得到的消息是“来自维度3、0、C的无效索引”，进程就会停止。
最小工作实例：
import numpy as np
from tensorflow.python.keras import models
from tensorflow.python.keras import layers
from tensorflow.python.keras import backend as K
inp = layers.Input(shape=(10, 20,))
conv = layers.Conv1D(filters=10, k
浏览 0提问于2019-04-19得票数 0
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我使用Keras/TF的模型如下：
conv = Conv2D(4, 3, activation = None, use_bias=True)(inputs)
conv = Conv2D(2, 1, activation = None, use_bias=True)(conv)
model = Model(input = inputs, output = conv)
model.compile(optimizer=Adam(lr=1e-4), loss=keras.losses.mean_absolute_error)
在model.fit中，我收到一个错误：
ValueError:检
浏览 0提问于2019-01-02得票数 5
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据我所知，输入元组从卷积块进入。因此，如果我们想改变input_tuple形状，修改卷积是有意义的。为什么我们需要include_top=False和删除完全连接的层在最后？
另一方面，如果我们有不同数量的类，Keras可以选择使用no_of_classes更改softmax层
我知道我是那个遗漏了什么的人。请帮帮我
示例:用于Inception Resnet V2
input_shape:可选的形状元组，只能在include_top为False时指定(否则输入形状必须为(299,299，3) (带有“channels_last”数据格式)或(3,299,299) (带有“channels_
浏览 1提问于2018-04-27得票数 2
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我当时正在做“Iris数据集上的模型验证”的作业。
我得到这个错误：“检查输入时出错:期望dense_input具有形状(135，)，但得到具有形状(4，)的数组”。我如何克服这个问题？
我的代码是
from numpy.random import seed
seed(8)
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets, model_selection
from sklearn.model_selection import trai
浏览 1提问于2020-12-25得票数 1
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所以我在这里不知所措。我训练了我的模型，一切正常；但是当我尝试使用预测方法时，我得到了以下错误：
ValueError:在检查输入时出错:期望dense_1_input具有形状(64 )，但得到带有形状(1，)的数组
我觉得很奇怪，因为我给的输入是(64，)，我甚至用cli返回了这个形状
print(type(test_x[0]))
print(test_x[0].shape)
回传
<class 'numpy.ndarray'>
(64，)
在我看来，当我使用
print(str(np.argmax(model.predict(test_x
浏览 1提问于2021-08-10得票数 0
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我很难理解我想要创造的模型。
我有几个问题要问，所以我先解释一下我的模型，以及我想做什么：
我已经创建了数据序列(模型的输入和输出)，每个步骤有7个时间步骤，因此输入将是某一周的天数的值，输出是下一周的天数的值(**因此，我的模型的input1的输入形状与输出**相同)。
我还准备了另一个输入列表，它有一些额外的特性，比如假日标志和天气条件，用于**下周**，因此模型的第二个input2具有每个示例的形状(7,7)。
以下是完整的示范摘要：
📷
在lstm层和一个完全连接的NN之后，我尝试将两个输入连接在一起，基本上，我想将input2连接到层dense_1的输出。因此，我将(7,1
浏览 0提问于2020-10-15得票数 2
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我一直在获取与输入形状相关的错误。任何帮助都将不胜感激。谢谢!
import tensorflow as tf
(xtrain, ytrain), (xtest, ytest) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Conv2D(16, kernel_size=3, activation='relu'),
tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=2),
tf.keras.layers.
浏览 6提问于2020-08-06得票数 21
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我试着用cnn的方法训练一个模型，用tensorflow和keras，但是我一直收到错误--在这个代码下面，有人能帮我或者至少给我一个安静的建议吗？
#Convolutional Neural Network (CNN) with Word2Vec
CNN_Word2Vec_model = Sequential([
Embedding(input_dim =word2Vec_embedding_matrix.shape[0], input_length=max_len, output_dim=word2Vec_embedding_matrix.shape[1],weig
浏览 5提问于2022-05-06得票数 0
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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,
浏览 19提问于2019-01-03得票数 2
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我正在尝试keras.layers.LSTM，下面的代码可以工作。
#!/usr/bin/python3
import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow import keras
data = np.array([1, 2, 3]).reshape((1, 3, 1))
x = keras.layers.Input(shape=(3, 1))
y = keras.layers.LSTM(10)(x)
model = keras.Model(inputs=x, outputs=y)
print (model.predi
浏览 0提问于2019-09-07得票数 0
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我正在解决手写数字的问题。希望我的代码是自解释的。 import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
import matplotlib.pyplot as plt
import csv
import numpy as np
with open('train.csv') as f:
reader = csv.reader(f)
contents = list(reader)
labels = n
浏览 118提问于2021-05-11得票数 1
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我对tensorflow，keras很陌生，对tf如何对待它的输入和矩阵乘法以及爵士乐有些困惑。
你看，在线性代数(LA)中，你可以把反变向量看作列式(数学标准)。
或作为行矩阵
在某个地方我听说过：
是形状(n，)的张量，例如，1,2,3,4,5不被认为是“向量”。只有形状(n,1)和(1，n)的张量被认为是向量。但在许多手册中，人们使用这些词时没有任何系统。(根据tf) left. ， (n,1)被认为是列向量，但将这个列向量(n,1)发送给某个layer.call()作为输入，您可以看到它被当作行向量处理，因为它在右上被乘以了一个.w，但是对于面向列的LA，它必须被自
浏览 5提问于2020-11-05得票数 2
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因此，我目前正试图了解多输入keras模型预期的格式，而不知道如何在多个输入keras模型中提供信息。
from tensorflow.keras.models import Model
import tensorflow.keras
import tensorflow as tf
first_input = Input(2)
second_input = Input(2)
concat_layer= Concatenate()([first_input, second_input ])
hidden= Dense(2, activation="relu")(concat_l
浏览 0提问于2021-05-22得票数 0
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我试着把我自己的形象输入到mnist模型中
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu
浏览 1提问于2019-08-07得票数 0
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我试图对一些文本数据进行RNN分类器的训练。
事实：
--我一直试图以为例，但是这个示例使用的是通过tensorflow_dataset包下载的数据，而我有一个本地的数据集。I以文本(X)和一个热编码数组(Y)的张量来提供数据。I偏离了这个示例，将损失改为分类交叉熵，并将最终的稠密层设置为激活softmax和32维。32是每条热编码线的长度。我想这就是我想要的最终输出。I得到一个错误：
问题：
为什么我会得到1的形状在这个模型的任何地方？有什么是我遗漏的吗？
model = tf.keras.Sequential([
train_encoder,
tf.keras.layers
浏览 1提问于2021-06-17得票数 0
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对于卷积层和lstm层之间的连接，我有一个问题。该数据为形状( 75，5)，其中每个时间步骤有75个时间步骤x5个数据点。我想做的是在(75x5)上做一个卷积，得到新的(75x5)数据，并将这些数据输入lstm层。但是，它不能工作，因为卷积层的形状有许多滤波器，我不需要。因此，卷积层的输出形状为(1,75,5)，lstm层所需的输入为(75,5)。我怎么才能拿到第一个过滤器。
model = Sequential()
model.add(Convolution2D(1, 5,5,border_mode='same',input_shape=(1,75, 5)))
model.
浏览 2提问于2016-02-07得票数 5
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我正在看一本关于Python的深度学习的书，来自F.Chollet。
我试着按照代码示例来做。我刚刚安装了keras，在尝试运行以下代码时，我收到了这个错误:从这个笔记本：
from keras import models
from keras import layers
network = models.Sequential()
network.add(layers.Dense(512, activation='relu', input_shape=(28 * 28,)))
network.add(layers.Dense(10, activation='softm
浏览 0提问于2019-04-07得票数 0
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我有一个与下图类似的数据集，其中包含m行(=批处理大小)和n列(v1, v2, ... vn)，每个列代表一个特性。对于dataset中的每个示例，每个特性都是浮点数数组的字符串表示形式，因此类似于这个'[-0.05, 1.12, -0.23, ..., 1.22]'。“隐藏”数组表示为字符串，如果转换为浮点数数组，则长度为k。这个输入直接输入到Tensorflow/Keras模型，而不需要任何预处理:数据集与model.fit一样被传递给model.fit，因此无法在Pandas或Numpy中进行转换和整形。
是否有一种方法来转换和重塑模型内部，作为第一层？该模型采用形状(m
浏览 2提问于2020-08-17得票数 2
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我无法正确地将我的密集层连接到我的LSTM层。我的Y值从0到1，所以乙状结肠在我看来是合乎逻辑的。
我知道错误：
检查目标时出错:期望dense_4具有二维，但得到形状为(993,300，1)的数组
在我看来，我的输入形状正确，总DF为(350700,2413)，我将其重塑为a( 1169,300,2413 ) //不包括Y值。我只是不知道如何让致密的图层工作，并将乙状结肠应用到我的Y上。
随着火车测试的分裂，我有一个(993,300，1)的y_train，这是我的错误的主要问题，但我似乎无法理解我做错了什么。x_train为( 933,300,2413) x_test = (176,
浏览 0提问于2018-07-10得票数 2
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有人能告诉我，这段代码出了什么问题吗？显示索引错误的原因。编码器和解码器是分开定义的，当我通过最后一行组合这两个模型时，如图所示，它抛出了索引错误。
def Encoder():
x= Conv2D(128, (3, 3),padding='same',activation='relu')(input_img)
x= Conv2D(128, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x)
x= MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), str
浏览 0提问于2018-09-03得票数 1
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我用Keras的内置inception_resnet_v2训练CNN来识别图像.在训练模型时，我有一个数字数组作为输入，输入形状为(1000,299,299，3)，
model.fit(x=X, y=Y, batch_size=16, ...) # Output shape `Y` is (1000, 6), for 6 classes
一开始，当我试图预测时，我通过了一个形状的图像(299,299，3)，但是得到了误差。
ValueError:检查输入时出错:期望input_1有4个维，但得到了形状为(299,299，3)的数组
我重塑了我的投入：
x = np.reshape(x
浏览 1提问于2019-03-17得票数 2
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我创建了一个子类，在子类中我覆盖了父类的一个方法。对于此特定方法，linter抱怨此实现与基本方法的实现之间的签名不匹配。在许多其他方法中，即使存在不匹配，我也没有看到它抱怨，有什么问题吗？为什么匹配签名是好的呢？ ?
浏览 1137提问于2020-04-21得票数 0
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我想做一些图像处理。为此，我输入了一个图像并返回另一个(一个掩码)进行测试，我的数据集只包含一个图像及其掩码：
train_data = tf.data.Dataset.from_tensors((img, mask))
两者都是形状(720,1280，3)。
我尝试使用一个简单的模型：
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.experimental.preprocessing.Rescaling(1./255, input_shape=(720, 1280, 3)),
tf.keras.layers.Conv2D(1
浏览 5提问于2022-09-05得票数 0
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我使用的是来自tf.keras 1.9.0的TensorFlow。在构建一个input_shape模型时，似乎没有在第一层指定Sequential，一切都很好：
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np
X_train = np.random.randn(1000, 10)
y_train = np.random.randn(1000)
model = keras.models.Sequential([
keras.layers.Dense(32, activation="
浏览 3提问于2018-07-16得票数 3
我正在尝试运行下面的玩具模型，以了解如何使用SparseCategoricalEntropy来解决分类问题。但是，我在说ValueError: Shapes (None, 2) and (None, 1) are incompatible时遇到了一个错误。
我的理解是，最后一层的输出是形状[batch_size,num_classes]的概率输出，其中每一行的总和为1，而为SparseCategoricalEntropy提供的真实预测是形状[batch_size]。
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensor
浏览 2提问于2021-09-28得票数 1
所有的最新版本从这篇文章的时刻开始。
tensorflow-gpu: 2.6.0
Python: 3.9.7
CUDA: 11.4.2
cuDNN: 8.2.4
如下面的代码所示，当加载一个通过不向Normalization()传递参数而标准化的模型时，当该模型由load_model()加载时，它会抛出一个异常，但是在加载该模型之前，我可以使用它，而不会出现任何明显的问题，这使您认为它是好的，因为Normalization()没有抱怨并处理输入形状。当加载被Normalization(input_dim=5)规范化的模型时，它不会抛出任何异常，因为指定了已知的形状。这很奇怪，我的意思是Norm
浏览 22提问于2021-09-09得票数 0
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我目前有一个类似于这样的keras模型：
model = keras.Sequential()
model.add(keras.layers.Dense(100, activation=tf.nn.relu))
model.add(keras.layers.Dense(100, activation=tf.nn.relu))
model.add(keras.layers.Dense(len(labels), activation=tf.nn.softmax))
告诉我：
模型需要知道它应该期望什么样的输入形状。因此，序列模型中的第一层(而且只有第一层，因为下面的层可以进行自动形状推断)需要接
浏览 0提问于2019-09-10得票数 13
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我在keras上使用LSTM，并使用之前的重整型层，希望我不必为LSTM层指定形状。 输入是84600 x 6 两个月内84600秒。6公制/标签im在2个月内进行测量 到目前为止，我已经 model = tf.keras.models.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Reshape((86400,1,6), input_shape=(84600, 6)))
model.add(tf.keras.layers.LSTM(128, activation='relu', input_shape=
(x_train.shape),
浏览 39提问于2019-02-17得票数 1
在预先实现的keras模型(VGG16等)中，我们指定可以改变模型输入的形状，并仍然加载经过预先训练的imagenet权重。
我感到困惑的是，第一层的权重会发生什么呢？如果输入张量有一个不同的形状，那么权值的数量将不同于预先训练的模型，不是吗？
这里是Keras VGG16模型的实现，可供参考。
浏览 0提问于2017-12-04得票数 1
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我试图建立一个深入的学习模型，但我得到一个错误使用tensorflow，我没有解决这个问题。
我正在尝试构建一个深入学习模型，但是在定义模型时，我得到了这个错误。
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from tensorflow.keras.models import Sequential, load_model, Model
from tensorflow.keras.utils
浏览 0提问于2019-08-07得票数 3
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基于tensorflow keras API教程；
model = keras.Sequential([
keras.layers.Dense(10, activation='softmax', input_shape=(32,)),
keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
我不明白为什么输入层中的单元数是10，而输入形状是32。此外，在tensorflow教程中有许多类似于此的例子。
浏览 0提问于2018-08-08得票数 2
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我有一个包含1,514,669个术语(26,791个唯一单词)的长文本。我创建了一个字典，以唯一的单词为关键字，以单词索引为值： {'neighbors': 0,
'prowlings': 1,
'trapped': 2,
'succeed': 3,
'shrank': 4,
'napkin': 5,
'verdict': 6,
'hosted': 7,
'lists': 8,
'meat': 9,
'a
浏览 16提问于2019-01-30得票数 2
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1回答
我正在为一个序列建立和训练一个CNN，并且已经成功地使用了RNN，但是我遇到了CNN的问题。下面是代码，cnn1是第一个(更复杂的模型)，尝试获得一个更简单的模型来适应，并在这两个模型上都出现错误：
这些形状如下：
xtrain (5206, 19, 4)
ytrain (5206, 4)
xvalid (651, 19, 4)
yvalid (651, 4)
xtest (651, 19, 4)
ytest (651, 4)
我尝试了所有我能想到的内核大小和节点的组合，尝试了两种不同的模型构建。
model_cnn1.add(keras.layers.Conv1D(32, (4),
浏览 1提问于2019-05-11得票数 1
2回答
我正在Keras中尝试一个简单的模型，我想把它作为输入5x3大小的矩阵。在下面的示例中，这是在添加第一个密集层时使用input_shape=(5, 3)指定的。
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activation
from keras.optimizers import Adam
import numpy as np
model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_shape=(5, 3)))
model.add(Activation(&#
浏览 1提问于2017-04-05得票数 10
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我有这些数据
X_regression = tf.range(0, 1000, 5)
y_regression = X + 100
X_reg_train, X_reg_test = X_regression[:150], X_regression[150:]
y_reg_train, y_reg_test = y_regression[:150], y_regression[150:]
我检查数据输入数据。
X_reg_train[0], X_reg_train[0].shape, X_reg_train[0].ndim
它还会：
(<tf.Tensor: shape=(), dty
浏览 14提问于2021-06-29得票数 1
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正如问题中所提到的，我注意到有时会有带有填充的池层。
更具体地说，我找到了这个Keras教程，其中有一个包含有填充的MaxPooling层的网络。
如果padding=same在卷积层，我们的输出大小(至少高度和宽度，深度可以改变根据滤波器的数目)是相同的输入。
我期望MaxPooling层也是如此，但是Keras model.summary() (如本文所示)显示，池层之后的输出大小是输入的一半。
如果我们仍然得到一个输出，即输入的一半，那么向池层添加填充又有什么意义呢？
浏览 0提问于2020-01-31得票数 3
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我有一个函数
public static void bar (final List<List<?>> list)
{
}
我可以使用通配符(<?>)调用它
bar(new ArrayList<List<?>>());
但不使用其他类型(例如String)
// The method bar(List<List<?>>) in the type Foo is not
// applicable for the arguments (ArrayList<List<String>>)
bar(
浏览 6提问于2013-07-02得票数 9
我想用tensorflow的Keras从现有的两个网络(模型)A和B中创建一个新的网络。新网络的架构是这样的。
输入-> A -> B ->输出
A的输出形状为(15,500)，B的输入为(1000)。我有一种转换方法，它接受形状(15,100)的输入，调用完全不同的网络(C)的预测，并返回形状为(1000)的输出。
我假设我必须引入Lambda层，它将使用我的转换方法将A的输出转换为B所需的格式，但是，当我尝试时，我得到了错误
"TypeError: /的不受支持的操作数类型：‘维度’和‘浮点’_“，用于在转换方法中调用predict。
这是转换方法。
def co
浏览 0提问于2017-04-11得票数 4
我已经将我的数据集分成了X_train和y_train数据格式，它们的形状分别为(371,5)和(371)，我不明白为什么我总是得到上面的错误。代码如下：
`
import tensorflow as tf #machine learning
from sklearn import metrics
model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(1, 5)))
model.add(tf.keras.layers.Dense(200, activation = 'sigmoid&#
浏览 1提问于2022-10-31得票数 0
1回答
我已经在互联网上搜索了几天，试图找到一个解决这个错误的方法，但我找不到的任何东西都是特别适用的：
ValueError: Error when checking target: expected dense_2 to have shape (300,) but got array with shape (60,)
下面是生成错误的代码(数据预处理除外)：
model = keras.Sequential([
keras.layers.Conv1D(5,input_shape=(1,60), kernel_size=12, padding='same'),
keras.laye
浏览 3提问于2018-12-08得票数 0
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输出层的形状总是(1，)
、、、
我正在尝试做一个简单的Keras模型。但是，不管我指定的输出形状是什么，输出层总是形状(1,)，所以由于输出层和目标数据形状不匹配，所以不能训练我的模型。
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import InputLayer, LSTM, Dense
# 63 is the number of unique characters
# 128 is the length of a sequence of characters
X = ... # X is an one-hot ndarray;
浏览 6提问于2019-09-23得票数 0
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我正在使用Keras的sklearn包装器作为一个回归器，即tf.keras.wrappers.scikit_learn.KerasRegressor。我希望这个回归器在sklearn的交叉验证方案中工作，也就是sklearn.model_selection.cross_validate。 回归器通常在没有CV的情况下工作。然而，后者失败了，因为我在回归器的__init__方法中有一个必要的参数来定义批处理输入形状，但它似乎丢失了。这似乎是因为使用clone(estimator)不能正确克隆MyRegressor或KerasRegressor。具体的错误消息是： KeyError: '
浏览 38提问于2021-09-27得票数 0
我正在开发应用程序，可以预测10秒音频文件中有趣的时刻。我用50毫秒的块分割音频，并提取音符，所以我每个例子都有200个音符。当我添加卷积层时，它返回一个错误：
ValueError: conv1d_1层的输入0与图层不兼容:预期的ndim=3，found ndim=2。
这是我的代码：
def get_dataset(file_path):
dataset = tf.data.experimental.make_csv_dataset(
file_path,
batch_size=12,
label_name='label',
浏览 3提问于2019-08-09得票数 2
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1回答
R-角的不相容形状
、、、、
我尝试使用R进行音频分类，但我遇到了网络形状错误不兼容的问题。我创建了这两个函数，以便读取所有的wave文件并使用mel特性将它们转换成一个矩阵
audio = readWave(paste(outDir, '/', labels$filename[i], sep = ('') ))
audio = normalize(audio)
audio = crop(audio) #in order to have all signals of same size
return(melfcc(audio, sr = audio@samp.rate))
}
浏览 3提问于2022-02-10得票数 0
1回答
我有一个keras模型，最后一层的输出形状是(None,574,6)，None是我的批处理大小的模型。
我还有一个名为anchors的二维numpy数组，其形状为(574,6)。
我想要的是每个数据的输出减去numpy数组元素。
import keras.backend as K
anchor_tensor = K.cast(anchors, tf.float32)
print(K.int_shape(anchor_tensor))
#(576, 4)
print(K.int_shape(y_pred))
#(None, 574, 6)
y_pred - anchor_tensor
由于ba
浏览 2提问于2019-09-24得票数 0
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据 on tf.keras.layers.Conv2D说，
当使用此层作为模型中的第一层时，提供关键字参数input_shape (整数元组，不包括样本轴)，例如input_shape=(128、128、3)用于data_format="channels_last“中的128x128 RGB图片。
但是实际上，没有input_shape，它确实可以在图形执行和急切执行环境中工作。
在图形执行中，
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, Flatten, Dense
class CN
浏览 0提问于2018-11-06得票数 0
我已经训练了一个基于Keras的自动编码器模型，输入层如下： depth = 1
width = height = 100
input_shape = (height, width, depth)
inputs = Input(shape=input_shape)
# rest of network definition ... 我的训练图像的宽度和高度是100像素的灰度，因此深度为1。现在我想在另一个脚本中加载我的训练模型，在那里加载图像，调整大小并将其发送到Keras模型： size = 100
image = cv2.imread(args.image, cv2.IMREAD_GRAY
浏览 30提问于2021-04-02得票数 1
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我试图使用tf.keras.Input创建一个输入层，使用type_spec参数来使用Tensorflow的Functional指定DatasetSpec的输入，以便以后可以迭代它。如果我试图通过指定形状来定义输入层，就会收到错误消息，抱怨不允许在tf.tensor上进行迭代。
X = np.random.uniform(size=(1000,75))
Y = np.random.uniform(size=(1000))
data = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((X, Y))
data = data.batch(batch_size=100, dr
浏览 11提问于2022-10-10得票数 0
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我在深度学习和图像分类方面有点新。我想使用VGG16从图像中提取特征，并将它们作为vit模型的输入。以下是我的代码：
from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16
vgg_model = VGG16(include_top=False, weights = 'imagenet', input_shape=(IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE, 3))
for layer in vgg_model.layers:
layer.trainable = False
from vit_keras imp
浏览 13提问于2022-03-02得票数 1
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我发现默认情况下，keras使用Glorot/Xavier初始化权重，这意味着值将介于+- (sqrt(6 / float(F_in + F_out))之间)
但是在我的例子中，我使用了下面的体系结构，ishape = (None，4)：我不使用固定的输入大小。(我输入的数据是一个热编码的DNA序列)
model = keras.Sequential()
model.add(Conv1D(filternumber, b, activation='relu', input_shape=ishape))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=a))
mo
浏览 4提问于2021-06-16得票数 1
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