keras 2.0.3 (最新版本)是否兼容最新的Anaconda版本(4.3.1,python版本3.6)?或者keras只与python3.5兼容,所以我必须选择旧版本的Anaconda?编辑:我在使用这个方法时遇到了一些问题:错误:"keras.utilis.np_utilis“没有属性"categorical_probas_to_c
在我的神经网络中,我试图在预测阶段保持辍学率。我试图通过在tensorflow 2.0RC中使用tensorflow.keras.backend.set_learning_phase(1)来实现这一点。在模型编制之前,预测是半随机的,和预期的一样。模型编译后,预测不再是半随机的,尽管学习阶段仍然是1。import tensorflow as tf
from tensorflow import <em
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。#import statements从tensorflow进口角从tensorflow.keras导入模型#Creating a sequential model
model=models.Sequential([tf.keras.layers.Flatten(),tf.keras.l
一般来说,我对Tensorflow和机器学习相当陌生,但我知道我已经构建了一个小模型。虽然,当我使用model.predict加载时,我得到了一个属性错误: import tensorflow as tf
checkpoint_path = "training/tensorflow/python/keras/engine/training.py", line 1
我试着在tf中建立一个神经网络,作为初学者的挑战,而且我的模型不是很好,很多时候它不会很精确(虽然有时精度是1,但大多数时候不是,即使这样损失也很高。)使用Input作为输入层和使用Dense有什么区别?以下是代码:from tensorflow import keras
model.add(tf.keras.I
我的模型只能做一个特定的预测(在我的例子中是numpy.ndarray),但是我感兴趣的是一个更像概率的预测(例如90%的class1和80%的class2 ...etc)。我现在应该修改的代码部分在哪里?如何使用列车模型得到正确的概率值?import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers i