我是一名本科生，正在使用TensorFlow重新创建论文“使用生成对抗网络的照片-逼真的单图像超分辨率”。在训练完成后尝试测试网络时，我得到一个关于形状不兼容的错误(尽管它可以用于训练)。这个错误似乎与Keras Sequential有关。网络中的第一层是tf.keras.layers.Conv2D(64, 9, strides=1, paddi
浏览 10提问于2019-04-20得票数 0
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我可以使用卷积神经网络来预测价格吗？我使用了一维和二维卷积。但是我得到了下面的错误， 对于2D，错误是 ValueError:层sequential_4的输入0与layer：：expected min_ndim=4不兼容，找到ndim=2。收到的完整形状：(None，18) 对于1D，错误是 ValueError:层sequential_4的输入0与layer：：
浏览 22提问于2020-12-20得票数 1
这样的错误继续出现在下面的代码中。model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Dense(units=10, input_dim=784, activation='softmaxmodel.fit(x_train, y_train, batch_size=100, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test)) ValueError:层sequential</e
浏览 23提问于2021-10-30得票数 2
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对形状不相容的张量的重新调用
、、、、
weights='imagenet')
regression_model = keras.Sequential)model = keras.Sequential，我得到了以下警告：
警告:tensorflow:模型是用形状张量(“dense_12_inpu
浏览 1提问于2020-01-16得票数 3
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我试图添加层的顺序模型，以训练它与fashion_mnist数据。但是，我多次收到此错误。#Creating a sequential modelmodel.compile(optimizer='tf.train.AdamOptimizer',loss='sparse_categoric
浏览 3提问于2019-05-11得票数 3
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我正在尝试合并两个受过训练的神经网络。我有两个受过训练的凯拉斯模型文件A和B。
模型A用于图像的超分辨率，模型B用于图像的着色.我正在尝试合并两个经过训练的网络，以便我能够更快地推断SR+colorization。(我不愿意使用单一的网络来完成SR和彩色任务。我需要使用两个不同的网络来完成SR和彩色任务。)关于如何合并两个Keras神经网络，有什么建议吗？
浏览 4提问于2021-01-04得票数 0
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我正在成功地从文件中加载一个模型，当我试图预测任何形状(480 )的输入的输出时，我得到的ValueError如下所示：import numpy as np
from <
浏览 2提问于2021-04-16得票数 0
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我正在使用Keras2.1.3，并试图用Keras应用程序微调初始阶段的Resnetv2。所以我从keras.applications加载了预训练的模型model = applications.inception_resnet_v2：for l in model.layers:在这个步骤中，
浏览 1提问于2018-02-14得票数 2
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ValueError:形状..。当使用张量时，不兼容是一个相当普遍的错误，但在我的例子中，是使用image_dataset_from_directory方法训练CNN和Keras。
浏览 5提问于2022-01-28得票数 -1
X_train的尺寸为(7059，22)，y_train为(7059，)。数据集本身是来自谷歌云平台samples.gsod的公开可用的数值天气数据集。model = Sequential()model.add(keras.layers.SimpleRNNbatch_size=64, epochs=10, verbose=2)
model.evaluate(X_test, y_test
浏览 1提问于2021-05-11得票数 0
我用的是Keras调谐器。对于以下简单代码：from tensorflow.keras.regularizers import l1, l2# y: 1 x 100
self.build_auto_encoder_model], y[80:]))
浏览 1提问于2021-09-09得票数 0
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Keras输入形状和尺寸问题
、、、、
我正在使用Keras做一些RL (我是一个Torch的家伙，这是我第二次或第三次使用Keras)，下面是简化的代码 keras.layers.Dense(10,activation='relu',input_shape=[4],name='layer1'),
keras.layers.Dense(4
浏览 9提问于2020-05-16得票数 0
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对两个模型的输出做矩阵乘积
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具体来说，现在我想做两个CNN模型的两个输出矩阵的外积，并且完成了矩阵的转置，现在我只想在keras中乘两个矩阵，其大小分别是(None，512，49)和(None，49,512)。我尝试在keras中使用合并层，但出现了一些错误：
ValueError:使用点模式的维度不兼容: 49 != 512。图层形状</em
浏览 1提问于2017-09-14得票数 0
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简单单层神经网络
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我正在写一个非常简单的网络：import matplotlib.pyplot as plttesting_data = np.array([6, 11, 1, 9, 10, -38])
model.add(tf.keras.layers.Dense(units = 1,
浏览 0提问于2020-04-12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!= tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=2), tf.keras</e
浏览 6提问于2020-08-06得票数 21
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我目前有一个类似于这样的keras模型：model.add(keras.layers.Dense(100, activation=tf.nn.relu))model.add(keras.layers.Dense(len(labels), activation=tf.nn.softmax))
告诉我：
浏览 0提问于2019-09-10得票数 13
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我一直在做这个节选，但我得到了这个错误，我不知道我做错了什么。请帮帮忙。错误日志如下: ValueError:形状(None，22)和(None，10)不兼容#Loading required packagesimport sympyre_df[:,-1]
model = tf.keras.mod
浏览 3提问于2022-06-12得票数 0
__version__)tf.get_logger().setLevel(logging.ERROR)
from keras.modelsimport Sequential image = np.array/api/layers/pooling_layers/average_pooling2d&#
浏览 1提问于2020-09-15得票数 1
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我想让LSTM预测一个意甲联赛的时间，但我得到了那个错误。我的X_train和y_train形状(893, 93)(893,)def getModel(): model.add(tf.keras.layers.LSTM(100, activation='re
浏览 6提问于2021-06-09得票数 0
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数据有4个时间戳，但是嵌入的是input_length=3，那么input_length有什么意义呢？from tensorflow import kerasdata = np.array([[0,0,0,0]])
emb = keras.layers.Embedding
浏览 1提问于2019-08-15得票数 0
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