我想使用Conv1D使扩展卷积网络成为序列数据集。
所以我尝试了波士顿数据集的Conv1D。
from tensorflow.python.keras.layers import Conv1D, MaxPooling2D
from tensorflow.python.keras.layers import Activation, Dropout, Flatten, Input, Dense
from tensorflow.python.keras.models import Model
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.
我正在尝试使用CNN模板来执行评级。
我有150节课。我的火车基地有19470列和1945年的列。它是一个包含0和1的矩阵。
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv1D
from keras.layers.advanced_activations import LeakyReLU
model = Sequential()
model.add(Conv1D(150,kernel_size=3,input_shape(19470,1945),activation='lin
我有个问题。我想在我的CNN中使用CNN来解决一个NLP问题。但不幸的是,我得到的是下面的错误ValueError: Input 0 of layer "conv1d_37" is incompatible with the layer: expected min_ndim=3, found ndim=2. Full shape received: (None, 128)。如何使用LSTM层?
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Input, Embedding, Dense, GlobalM
我试图开发一个一维卷积神经网络的残余连接和批归一化的基础上,基于论文的,使用keras。这是目前为止的代码:
# define model
x = Input(shape=(time_steps, n_features))
# First Conv / BN / ReLU layer
y = Conv1D(filters=n_filters, kernel_size=n_kernel, strides=n_strides, padding='same')(x)
y = BatchNormalization()(y)
y = ReLU()(y)
shortcut = Max
我想应用CNN模型,添加CNN,然后是完全连接的,然后是CNN,但是我得到了一个错误?
#defining model
model=Sequential()
#part 3 CNN followed by fully connected followed by CNN
#adding convolution layer
model.add(Conv1D(32,3, activation='relu', padding='same',
input_shape = (X_train.shape[1],1)))
#add
在带有Keras的序贯神经网络中,使用Conv1D作为输入层是有困难的。这是我的代码:
import numpy as np
from keras.layers.convolutional import Conv1D
from keras.models import Sequential
from keras.optimizers import Adam
conv1d = Conv1D(input_shape=(None, 16), kernel_size=2, filters=2)
model = Sequential()
model.ad
我正在尝试修改keras网站上的2d卷积自动编码器示例:
在我自己的情况下,我使用1d输入:
from keras.layers import Input, Dense, Conv1D, MaxPooling1D, UpSampling1D
from keras.models import Model
from keras import backend as K
import scipy as scipy
import numpy as np
mat = scipy.io.loadmat('edata.mat')
emat = mat['edata']
i
我试图在Keras中创建一个带有Tensorflow后端的自动编码器。我跟随是为了制造我自己的。网络输入是任意的,即每个样本都是一个具有固定列数的2d数组(在本例中是12),但是行在4和24之间。
到目前为止,我尝试的是:
# Generating random data
myTraces = []
for i in range(100):
num_events = random.randint(4, 24)
traceTmp = np.random.randint(2, size=(num_events, 12))
myTraces.append(traceTmp
目前,我正在通过测试内核大小来调整我的模型。
我有以下code:
x = embedding_layer(input_4)
x = Conv1D(FILTERS, KERNEL, activation='relu')(x)
x = Dropout(DROPOUT)(x)
x = Conv1D(FILTERS, KERNEL, activation='relu')(x)
x = Dropout(DROPOUT)(x)
x = Conv1D(FILTERS, KERNEL, activation=
我如何解决这个问题
ValueError:检查目标时的错误:期望conv-code3具有形状(无,14,300),但具有形状的数组(6559,16,300)
NUM_WORDS = 3
pool_size = 2
x = Input(shape=(16, 300), name="input")
h = x
h = Conv1D(filters=300, kernel_size=NUM_WORDS,
activation="relu", padding='same', name='Conv1')(h)
h
我正在学习如何使用卷积神经网络和一维卷积: 下面是一个家庭作业的例子: import numpy as np
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from keras import backend as K
from keras.utils import np_utils
from keras.layers.convolutional impo
我目前正在尝试复制我在文献()中发现的1D-CNN方法,在该出版物中给出了以下基线模型结构:
。
出于测试目的,我也希望将该模型用于我的数据。然而,我很难理解关于Conv1D层的Keras文档。有人能帮助我理解如何解释图像(即25x1x3是什么意思)并将其转化为Keras模型吗?
我当前的模型代码如下(不确定这些代码是否正确):
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Conv1D
model = Sequential()
model.add(Conv1D(filter
我使用卷积神经网络训练文本分类任务,使用Keras,Conv1D。当我将下面的模型运行到我的多类文本分类任务时,我会得到如下错误。我花了时间去消除错误,但我不知道如何纠正它。有人能帮我吗?
数据集和评估集形状如下:
df_train shape: (7198,)
df_val shape: (1800,)
np.random.seed(42)
#You needs to reshape your input data according to Conv1D layer input format - (batch_size, steps, input_dim). Try
# set par
我想增加另一个输入层到我的密集网络后,输入被转换。我得到一个图形断线错误。我似乎无法在google搜索之后找出原因。
我采用了类似的方法,就像在其他堆栈溢出问题上一样,但这对我不起作用。
from tensorflow.keras import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding
from tensorflow.keras.layers import Dense,Input,Conv1D,MaxPool1D,Activation,Dropout,Flatten
from tensorflow.keras.models
当我尝试将Elmo嵌入层输出给conv1d层输入时,就会产生错误
ValueError:输入0与conv1d_1层不兼容:预期的ndim=3,找到ndim=2
我想从Elmo嵌入层的输出中添加一个卷积层。
import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub
import keras.backend as K
from keras import Model
from keras.layers import Input, Lambda, Conv1D, Flatten, Dense
from keras.utils import to_
我使用手套和CNN对文本进行分类,发现了以下问题:
File "c:\programfiles_anaconda\anaconda3\envs\math_stat_class\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\ops.py", line 1657, in _create_c_op
raise ValueError(str(e))
ValueError: Negative dimension size caused by subtracting 5 from 1 for '{{node max_pooli
我当时在做语音情感识别项目。它在一周前工作,我升级了anaconda,但是我以前运行的代码不再工作了。我找不到标题中出现错误的问题。我的代码是: # New model
model = Sequential()
model.add(Conv1D(256, 8, padding='same',input_shape=(X_train.shape[1],1))) # X_train.shape[1] = No. of Columns
model.add(Activation('relu'))
model.add(Conv1D(256, 8, padding=&
我得到以下错误
ValueError: as_list() is not defined on an unknown TensorShape.
我的代码如下所示
# define input
X_input = Input(shape=(n_features, n_channels))
# define features extractor model
features = Lambda(
function=extract_features_lambda,
output_shape=(None,)
)(X_input)
# CNN block
X = Reshape(