腾讯云
开发者社区
文档
建议反馈
控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
搜索
搜索
关闭
发布
登录/注册
精选内容/技术社群/优惠产品,
尽在小程序
立即前往
文章
问答
(1171)
视频
沙龙
1
回答
使用
TimeDistributed
层
在
Keras
中
构
建有
状态
RNN
时
出错
python
、
tensorflow
、
keras
、
recurrent-neural-network
、
stateful
我目前尝试
使用
TensorFlow后端
在
Keras
中
从一篇论文(类似于https://arxiv.org/pdf/1605.00894.pdf,第5页)重新创建一个模型,但在构建一个
在
开始
时
具有
TimeDistributed
层
的有
状态
RNN
时
似乎被卡住了。kernel_size=(3,3),
浏览 57
提问于2020-06-26
得票数 0
1
回答
对
RNN
层
中
的每个输出应用密集
tensorflow
、
keras
我正在尝试将以下
Keras
代码转换为纯Tensorflow,但在向双向
RNN
输出的每个时间步添加密集
层
时
遇到了问题:self.model = Sequential()tensorflow的初始代码:lstm_cell_bwd =
rnn
.BasicLSTMCell(num_hidden, forget_bias
浏览 7
提问于2017-09-27
得票数 3
1
回答
为什么
Keras
序列到序列教程没有提到
TimeDistributed
层
包装器?
python
、
tensorflow
、
keras
解释了序列到序列
RNN
的实现,甚至没有提到的
使用
。然而,似乎暗示,
使用
TimeDistributed
层
对于将密集
层
中
的各个时间步骤分开是必不可少的(这在我看来是合乎逻辑的)。那么,为什么
TimeDistributed
层
包装器
在
Keras
教程中都没有提到呢?让事情变得简单?或者本教程是否
使用
不需要
TimeDistributed
的体系结构?还是基于不包括或不需要<em
浏览 1
提问于2018-03-07
得票数 0
回答已采纳
1
回答
TimeDistributed
层
python
、
tensorflow
、
keras
、
time-series
、
training-data
对不起,我对角兰斯和
RNN
一般都是新手。我有这些数据来进行培训。有人告诉我要
使用
TimeDistributed
层
,但我对形状有问题。我如何在这上面
使用
TimeDistributed
?import numpy as npfrom tensorflow.
keras
.models import Sequential from tensorflow.
keras
.layersimpor
浏览 0
提问于2020-12-13
得票数 1
回答已采纳
2
回答
什么非线性最适合去噪
RNN
自动编码器,应该去哪里?
rnn
、
autoencoder
、
learning
我正在
使用
一个去噪
RNN
自动编码器与运动捕获数据相关的项目。这是我第一次
使用
自动编码器架构,我只是想知道在这些模型
中
应该放置哪些非线性,以及它们应该去哪里。input_size self.num_layers = num_layers self.
rnn
_enc= nn.
RNN
(input_size=input_size, hidden_size=hidden_size, num
浏览 0
提问于2019-12-12
得票数 0
1
回答
如果批量规范化是模型的一部分,如何在tensorflow
中
为LSTM应用Monte Carlo Dropout?
tensorflow
、
lstm
、
dropout
我有一个由3个LSTM
层
组成的模型,然后是批处理规范
层
,最后是密集
层
。代码如下: inputs = tf.
keras
.Input(shape=(None, hparams["n_featuresx = layers.BatchNormalization()(x) outputs = layers.
TimeDistributed
(layers.Dense(hparams["n_features&qu
浏览 29
提问于2020-05-27
得票数 2
回答已采纳
1
回答
步长应为1,1或3,但为2。
keras
、
conv-neural-network
、
max-pooling
我一直
在
尝试将卷积神经网络与GRUs叠加,以解决图像到文本的问题。relu")))model.add(
TimeDistributed
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics= 当我试图拟合我的模
浏览 1
提问于2019-07-16
得票数 1
1
回答
TimeDistributed
包装器用于LSTM或任何其他
层
的用途是什么?
tensorflow
、
machine-learning
、
neural-network
、
keras
、
deep-learning
我试图理解
TimeDistributed
层
在
keras
/tensorflow
中
的
使用
。我读过一些帖子和文章,但还是没有读到。让我对
TImeDistributed
层
的工作有一些了解的线程是- 但我还是不知道为什么这
层
是实际
使用
的!
层
的实际用途是什么?
TimeDistributed
层
将时间相关数据应用于不同的
层
(共享相同的权重)。因此,
浏览 0
提问于2018-11-01
得票数 15
回答已采纳
1
回答
基于递归神经网络的序贯模型
python
、
tensorflow
、
keras
我一直
在
使用
Keras
框架的递归神经网络实现,
在
构建模型
时
我遇到了一些问题。Tensorflow 1.14.0 if MODEL == 'GRU':if MODEL ==
浏览 3
提问于2019-11-25
得票数 0
2
回答
使用
hub.KerasLayer NotImplementedError的
keras
.layers.
TimeDistributed
tensorflow
、
keras
、
tf.keras
我想
使用
tf.
keras
.
TimeDistributed
()
层
与tf.hub inception_v3 CNN模型从最新的TensorFLow V2版本(tf-nightly-gpu-2.0-预览)。似乎没有完全实现tf.
keras
.
TimeDistributed
()来处理tf.hub模型。不知何故,输入
层
的形状无法计算。我的问题是:有没有解决这个问题的办法?
使用
常规tf.
keras
.layer的tf.
keras
.<
浏览 43
提问于2019-05-17
得票数 1
1
回答
Colab Kerastuner信息:tensorflow:从现有项目重新加载Oracle。/untitled_ project /oracle.json
keras
、
google-colaboratory
我
在
Colab上
使用
kerastuner
时
遇到了一些问题。= Dense(64, activation=tf.nn.relu, name='fc2', use_bias=True)(cnn_out)
rnn
_out =
keras
.layers.GRU(units=128, name='gru1')(processed_sequences) # <em
浏览 47
提问于2020-10-17
得票数 3
1
回答
Keras
SimpleRNN混淆
python
、
keras
、
rnn
...coming来自TensorFlow,几乎所有形状和一切都是显式定义的,我对
Keras
的递归模型API感到困惑。让Elman网络
在
TF
中
工作是很容易的,但是
Keras
拒绝接受正确的形状.然后是一个输出形状为(None, 10)的密集
层
。这是有意义的,因为
Keras
会自动为批处理添加第一个维度。此外,我将如何连锁
RNN
细胞?它们只是默认为一个循环
状态
吗?
浏览 0
提问于2018-05-31
得票数 7
回答已采纳
1
回答
如何将输入推送到
Keras
框架
中
?
deep-learning
、
keras
、
lstm
我对
keras
还很陌生,尽管我阅读了
keras
中
的文档和examples文件夹,但我仍然在为如何将所有内容整合在一起而奋斗。
使用
categorical_crossentropy和一个基于的LSTM
层
编写了一个模型。 如何告诉网络
使用
整个令牌语句进行预测,而不仅仅是一个令牌?文档
浏览 1
提问于2016-06-21
得票数 2
回答已采纳
1
回答
多元时间序列
Keras
的多步预测
machine-learning
、
keras
、
time-series
、
lstm
我一直试图了解如何
使用
Keras
建立用于多变量时间序列预测的LSTM模型,但我仍然不确定如何以正确的形状表示数据。
浏览 0
提问于2019-02-07
得票数 1
2
回答
如何
使用
LSTM生成序列?
python
、
keras
、
lstm
、
recurrent-neural-network
当特定的输入被激活
时
,我想生成一个序列。我想根据其相应的输入神经元激活来生成奇数或偶数序列。我试图
使用
LSTM创建一个模型,因为它可以记住短期订单。我试过这样做from
keras
.models import Sequential model.add(Dense(5)) model.compile(loss='mse', optimizer='adam'
浏览 3
提问于2017-04-07
得票数 2
回答已采纳
2
回答
Keras
:
RNN
中
状态
维护的模糊性
keras
、
rnn
在
官方的
keras
文档(https://www.tensorflow.org/guide/
keras
/
rnn
)中提到了以下内容。通常,
RNN
层
的内部
状态
每次看到新批
时
都会被重置(即该
层
所看到的每个样本都被假定独立于过去)。
在
处理给定的样本
时
,该
层
只会保持
状态
。另外,下列哪一项是正确的: (批间重置):
状态<
浏览 0
提问于2022-04-14
得票数 0
回答已采纳
1
回答
线性激活函数LSTM
deep-learning
、
time-series
、
regression
、
lstm
我试图进行多步回归,并
使用
输出
层
:这是否实现这个目标的错误方式?我应该
使用
TimeDistributed
(稠密(1))作为输出吗?如果是,为什么?
浏览 0
提问于2019-12-13
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何设置
keras
.layers.
RNN
实例的初始
状态
?
python
、
tensorflow
、
keras
、
recurrent-neural-network
、
gated-recurrent-unit
我
使用
下面的循环创建了一个堆叠的
keras
解码器模型: # Create the encoderencoder_inputs =
keras
.layers.Input因此,解码器所组成的
RNN
层
是一个堆叠的GRU,其中第一个GRU包含48个神经元,第二个包含58个神经元。我想设置第一个GRU的初始
状态
。我通过一个密集的
层
运行
状态
,以便形状与解码器的第一
层
兼容。错误消息表明,当我
浏览 32
提问于2019-02-07
得票数 6
1
回答
ValueError:检查模型目标
时
的错误:期望convolution2d_2具有形状(无,26,26,64),但得到形状为(250,227,227,1)的数组
python
、
machine-learning
、
keras
我
使用
带有Tensorflow的
Keras
作为后端,下面是我的代码:import os1- Convultion2d抛
出错
误 2
浏览 0
提问于2017-03-10
得票数 3
回答已采纳
2
回答
理解Seq2Seq模型
tensorflow
、
keras
、
lstm
每组分别共享权重(即,4个绿色单元
中
的每个具有相同的权重,并且与蓝色单元相似)。第一种是多到一的最小存储空间,它在最后一个隐藏
层
/单元内存
中
总结了问题。问题有两个方面: 1.我们是否将最后一个隐藏
状态
(仅)作为初始隐藏
状态
传递给蓝色LSTM。或者是最后一次隐藏
状态
和单元内存。2.是否有办法
在
Keras
或Tensorflow
中
设置初始隐藏
状态
和单元内存?如果是这样的话? (图片取自suriyadeepa
浏览 10
提问于2017-09-22
得票数 7
回答已采纳
点击加载更多
扫码
添加站长 进交流群
领取专属
10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关
资讯
keras实现LRCN行为识别网络
深度学习文本分类实战报告:CNN,RNN&HAN
使用Keras进行深度学习:(六)LSTM和双向LSTM讲解及实践
使用Keras进行深度学习:(六)GRU讲解及实践
RNN循环神经网络、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测
热门
标签
更多标签
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
活动推荐
运营活动
广告
关闭
领券