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
我已经安装了一个lstm模型。每个x和y变量都有100个观测值。我用80个值来训练模型,用20个值来评价模型。
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM, Dropout
input_features=1
time_stamp=100
out_fe
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
我使用Keras2.0.2FunctionalAPI (Tensorflow 1.0.1)来实现一个网络,它需要几个输入并产生两个输出a和b。我需要使用cosine_proximity丢失来训练网络,这样b才是a的标签。我该怎么做?
在这里分享我的密码。最后一行model.fit(..)是有问题的部分,因为我没有标记数据本身。标签是由模型本身产生的。
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, LSTM
from keras import losses
shared_lstm = LSTM(dim)
q1 =
我希望保存一个经过训练的keras模型,以便它可以在应用程序的django rest后端中使用。我做了很多研究,但似乎没有安装tensorflow就无法使用这些模型。
那么,这个存储有什么用呢?我不想在服务器上安装像tensorflow这样的大型库。我用泡菜和joblib以及keras自己的model.save()测试了保存。
有没有一种方法可以在不安装tensorflow的情况下加载此型号,并且只使用keras本身?
这是我代码的一部分
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM, Drop
我是TensorFlow和Tensorboard的新手,当我运行下面的代码时,模型训练和返回其输出都很好,但是Tensorboard在浏览器中显示一个空白页面。 import pandas as pd
import os
import tensorflow as tf
from time import time
from tensorflow.python.keras.layers.core import Dense
from tensorflow.python.keras.models import Sequential
from tensorflow.python.keras.layer
我有一个有2个输入和4个输出的网络。我已经构建了一个时间步长为5的LSTM模型。
import numpy as np
import tensorflow as tf
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten, LSTMD
from keras.layers import Input, LSTM, concatenate, Dense, Lambda
from keras.models import Model
from sklearn.met
我用tensorflow和keras一起训练到一个使用google的char-RNN。我将我的模型训练为10个时期,并使用'model.save()‘保存它,如中所示。紧接着,我再次加载它,只是为了检查,我尝试在加载的模型上调用model.fit(),并使用完全相同的训练集得到一个“维度必须相等”的错误。培训数据在tensorflow数据集中,按批组织,如所示。下面是一个最低限度的工作示例:
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from ten
我是python、深度学习和keras的新手。我知道很多人以前问过类似的问题,我试着通读了一遍,但我的问题仍然没有得到解决。有谁能帮我一下吗?
我想构建一个6输入1输出的模型。下面是我的代码。我们将非常感谢您的帮助或提示。
输入和输出形状:
print(x_train.shape, y_train.shape)
输出:
(503, 6) (503, 1)
型号代码:
inputList={}
lstmList={}
for i in range (x_train.shape[1]):
inputList[varList[i]]=Input(shape=(x_train.shape[0],
当我试图在LSTM模型中添加validation_split时,我得到了以下错误
ValueError: `validation_split` is only supported for Tensors or NumPy arrays, found: (<tensorflow.python.keras.preprocessing.sequence.TimeseriesGenerator object)
这是密码
from keras.preprocessing.sequence import TimeseriesGenerator
train_generator = Timeseries
我有一个错误 {taskinstance.py:1455} ERROR - Cannot convert a symbolic Tensor (lstm_4/strided_slice:0) to a numpy array. This error may indicate that you're trying to pass a Tensor to a NumPy call, which is not supported 回溯(最近一次调用) 当我使用下面的代码创建LSTM-VAE模型时。 配置: Python: 3.7.9
Tensorflow: 2.4.0
NumPy: 1.1
我有以下模型,我想构建相同的序列网络,并最终连接两个网络的输出。这是我的模型: import numpy as np
import tensorflow as tf
from keras.models import Sequential, Model,load_model
from keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten, LSTM, Embedding, Input, concatenate, Lambda
from keras.utils import np_utils
from sklearn.metrics im
在我的模型上运行训练时,我有这个错误。我在不同的网站上发现了这个问题,但找不到解决问题的办法。
这是我的模型:
import keras
import tensorflow as tf
import tensorflow.keras.layers as L
import tensorflow.keras.models as M
import tensorflow.keras.callbacks as C
import tensorflow.keras.utils as U
def make_model_lstm_pooling(inshape=50000):
z = L.Input(
我使用以下代码将顺序LSTM应用于具有一个值的时间序列数据。它在Keras版本上工作得很好。我想知道怎样才能用PyTorch做同样的事情? import tensorflow
from tensorflow.keras import optimizers
from tensorflow.keras import losses
from tensorflow.keras.models import Sequential, Model
from tensorflow.keras.layers import Dense, Input, Dropout, Embedding, LSTM
from t
我使用的是以下代码: import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM, Input, Conv2D, Lambda
from tensorflow.keras import Model
def reshape_n(x):
x = tf.compat.v1.placeholder_with_default(
x,
[None, 121, 240, 2])
return x
input_sha
我有一个LSTM网络,我用它来预测负载。我想得到预测的置信区间。我不确定我能不能做到这一点。我试着在不同的平台上搜索,但是我找不到解决方案。这是我的简单模型。
导入熊猫为pd pd.options.mode.chained_assignment = None #默认值=‘警告’进口np
import tensorflow as tf
from datetime import datetime
from tensorflow import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense,
我有一个LSTM模型,可以使用多变量智能手机传感器数据对人类活动进行二进制分类。这两个班不平衡(1:50)。因此,我想使用F1-得分作为衡量标准,但我看到它被废弃为一个度量标准。
但是,在使用来确保它应用于整个数据集之前,最近使用的是。
我现在有一个问题,要将这个分数应用到我的函数API中。下面是我目前正在运行的代码:
import tensorflow as tf
import tensorflow_addons as tfa
from tensorflow import kerasdef
create_model(n_neurons=150, learning_rate=0.01, a
import numpy as np
from tensorflow.python.keras.layers import Input, Dense
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
import tensorflow as tf
import tensorflow
from tensorflow import keras
from keras.layers import Dense
x = np.stack([np.random.choice(range(10), 10, replace
当我通过声明性方法而不是函数方法定义我的模型时,Keras给出了不同的结果。这两个模型看起来是等价的,但是使用".add()“语法是可行的,而使用声明性语法会产生错误--每次都有不同的错误,但通常是这样的:A target array with shape (10, 1) was passed for an output of shape (None, 16) while using as loss `mean_squared_error`. This loss expects targets to have the same shape as the output.输入形状的自动转换
我尝试构建一个长度可变的LSTM。首先,我创建LSTM单元,然后堆叠一个具有2个输出节点的完全连接层。代码如下: from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense, TimeDistributed
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
import numpy as np
model = Sequential()
model.add(LSTM(32, return_sequences=Tr