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我试图重写一个用来对卫星图像进行分类的keras模型，这个模型是一个NN模型，我想重写它给CNN，我从上找到了这个模型。(14, activation='relu'),原来的图像形状是6, 2054, 2044，经过对二维阵列的整形后，它变成了(2519025, 6)，根据本文
浏览 3提问于2020-07-17得票数 0
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我希望下面的模型采用8，1的输入形状，批量大小为16。我一直试图使模型的输出形状与输入相同，但我只能在需要(16、8、1)时才能得到它输出的形状(16、8、1)。有可能这样做吗？谢谢你的帮助。model = tf.keras.models.Sequential([ stride
浏览 15提问于2022-07-09得票数 0
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如何处理Keras中的大图像？
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我正在研究Keras上的机器学习问题。我的目标是训练输入为(4214, 22311)矩阵，输出为(22311,)向量的模型。这样的二维数据可以作为图像输入来处理，但大多数图像分类器只对形状(200, 200)的小图像进行分类。我尝试了几种在Keras上建立模型的方法，例如CNN、双向LSTM或简单的神经网络(平坦和密集)。但它们都不起作用。
我没
浏览 3提问于2017-09-21得票数 0
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在使用SHAP处理TF罐装模型时遇到一个问题，用于即时DNNClassifier。既然罐装DNNClassifier不支持predict_proba，我可以在模型中使用什么参数？explainer =shap.KernelExplainer(模型、数据、链接)
模型:函数或iml.Model用户提供的函数，它获取一个样本矩阵(# samples #功能)并计算这些样本的模型输出输出可以是向量(# samples)或矩阵(# samples #模型输出)
浏览 0提问于2018-09-27得票数 0
在将嵌入层的输出传递给LSTM层时，我遇到了一个我无法识别的ValueError。我的模型是： def lstm_mod(self, n_cells,batch_size): embedding = tf.keras.layers.Embedding(batch_size,self.n_seq,input_length=self.n_clusters)(input)
浏览 17提问于2021-04-23得票数 1
我在我的数据集上应用CNN模型进行预测。在重塑维度之后，my model1的model1变成：然后，我应用CNN输入层定义如下：这里1以上是通道数，3,4表示我的节点表示12个输入节点或特性，现在我检查output
浏览 0提问于2018-12-03得票数 0
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我正在尝试调整一个关于房价的keras tutorial来评估棋盘游戏的位置。问题是棋盘游戏的位置是二维的，这让keras抱怨不已。这里有一些基于本教程的代码，用于处理由线性方程生成的一些虚拟数据。import numpy as npfrom keras.layers import Dense
from keras</
浏览 20提问于2019-01-29得票数 2
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我尝试用Keras编译一个模型，输入是一个二维numpy数组。我需要的是取这个2D数组第n位的向量，并将其用作其中一层的一维张量。我该怎么做呢？
浏览 15提问于2017-07-03得票数 2
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目前，我正在努力理解如何使用keras来训练我的回归网络。我不知道该如何将输入数据传递到网络。输入维度为400，输出为13。但如何将列表中的每个集合传递给培训？output_dim=13))model.ad
浏览 0提问于2016-11-13得票数 9
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import tensorflow as tf
keras.layers.Flatten(input_
浏览 1提问于2020-08-04得票数 0
我是tensorflow.When的新手，我试着修改模型结构，我把一个张量'r'，它的形状是(None,1 )，转换成带有tf.reshape(r,4，)的一维张量，然后输入到稠密层中。一维张量的形状为(4，)，稠密层的input_shape设置为(4，)，出现错误。ValueError:层“值”的输入0与图层不兼容: min_ndim=2，found ndim=1。收到的完整形状：(4 )如果您
浏览 5提问于2022-10-26得票数 0
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Keras中递归层与稠密层的合并
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我想要建立一个神经网络，其中第一层是前馈，最后一层是递归的。这是我的代码：model.add(Dense(150, input_dim=23,init='normal',activation='relu'))
model.add
浏览 4提问于2016-06-22得票数 7
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我正在玩机器学习，并试图跟随一些例子，但我被困在试图把我的数据到一个Keras层。我在Pandas DataFrame中有一些股票标记数据，它每隔15分钟用ohlc重放一次，并且每一行都有大量的其他指标。x = df.iloc[:, :-1].valuesdimof_outputchecking input: expected lstm_16_inp
浏览 4提问于2017-07-07得票数 2
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我正在建立一个CNN-LSTM模型，它有N个输入通道(每个功能一个)。首先，模型应该对每个特征执行一维卷积，然后将输出合并到LSTM层。但是，我在维度上遇到了问题(我怀疑这是根本问题)，即合并的输出维度不是预期的那样。ValueError: Input 0 is incompatible with layer lstm_1: expected ndim=3, found ndim=2
浏览 0提问于2019-06-06得票数 0
我有一个keras transformer模型，使用tensorflow 2.7.0和python 3.7训练，输入形状：(None, 250, 3)，二维数组输入形状：(250, 3)(不是图像)。is incompatible with the layer: expected shape=(None, 250, 3), found shape=(None, 3)这就是state的样子
浏览 2提问于2022-03-16得票数 0
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角化vgg 16形状误差
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我试图用以下形状拟合数据，使其符合预先训练过的keras vgg19模型。图像输入形状是(32383, 96, 96, 3)，标签形状是(32383, 17)，我得到了这个错误 batch_size=64,verbose=2, epochs=epochs,callbacks=callbacks,shuffle=True)
下面是我如何定义我的模型</e
浏览 4提问于2017-07-01得票数 3
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密集层给我二维阵列
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我正在为CartPole做强化学习，我遇到了这个问题model.add(Dense(8,activation = 'relu'))model.add(Dense(2,activation = 'linear')state = env.reset()
[-0.00315391-0.0150189 0.01804181 0.02032083]
这就是我对我的</
浏览 1提问于2021-08-30得票数 0
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我有一个非常基本的问题，但是我不知道在Keras中二维卷积的概念。如果我能创建一个这样的模型： tf.keras.layers.Conv2D(filters=1, kernel_siz
浏览 0提问于2021-09-07得票数 0
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我有一个包含10个元素的列表，其中包含这些形状[(1, 13),(2, 13),(2, 13),(13, 13),(4, 13),(5, 13),(5, 13),(6, 13),(2, 13),(8,列表中的每个元素都是二维的，例如，列表的第一个元素是array([[0. , 0. , 0.33, 0. , 0. , 0. , 0. , 0. , 0. , 0.,13)将这个列表转换成三维数组，但问题是第二维不是一个固定的数字，它在每种情况下都会改变。有
浏览 27提问于2020-07-27得票数 1
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我使用的是keras，当我尝试model.fit时，它会抛出一个错误，因为X_Train和Y_Train输入的形状不兼容。
我拥有的数据是一个由10个输入和1个输出组成的系统。我使用数据的9次迭代作为测试，所以我有一个包含9个向量的列表，形状为10，1，所以可以理解，X_Train.shape = 9，10，1。我的输出是一个由9个值组成的列表，使得Y_Train.shape = 9,1。] vs. [9,10,1]
浏览 0提问于2019-07-27得票数 0
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