使输入要素从keras中的扩展张量映射

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python、tensorflow、keras、computer-vision、conv-neural-network

基本上，首先从RGB图像中生成像素矢量，然后将像素矢量中的每个像素值用泰勒级数展开来近似。 ..。在tensorflow实现中，我尝试了使用tensorflow对此进行编码，但当我尝试通过将张量与扩展项堆叠在一起来创建特征映射时，仍然存在一些问题。有人可以提供可能的观点吗?这是我目前的尝试： term = 2power = tf.constant([1, 3]) x = tf.

浏览 67提问于2020-07-13得票数 6

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可变大小训练数据的keras形状

python、tensorflow、machine-learning、keras

我用Keras (Tensorflow)实现了以下模型：=====================================Trainable params: 85,806我的数据集是包含可变宽度和高度的图像的根据Keras 和github的，我只需将输入

浏览 2提问于2018-03-22得票数 1

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如何使用Tensorflow 2.0中另一个张量的值分割Keras张量？

keras、tensorflow2.0、tf.keras

我有一个Keras张量的特征映射的大小(无，256,256,128)获得的卷积后，输入图像的大小(无，256,256，3)。另一个输入张量(索引张量)的大小(None，128)包含0到127之间的整数。我希望使用索引张量的索引从第一个Keras张量中选择一个特征映射<

浏览 9提问于2022-05-21得票数 0

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Keras中的指数权张量

python、tensorflow、keras

我正在尝试用Keras编写自己的层，其中我需要将输入张量乘以权重张量，该张量具有可训练值的指数衰减。我计划创建一个权重的值，然后“以某种方式”扩展它。在python中，我将这样做：window = 6w = w / w.sum0.14002506, 0.1555834 , 0.

浏览 0提问于2018-08-26得票数 0

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tf.feature_column.input_layer和tf.layers.Input有什么区别？

python、tensorflow

在实际构建的模型中，这两者是可交换的吗？这两种情况的用例是什么？

浏览 0提问于2018-08-22得票数 2

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如果Keras的“Model.Flow”的目标/输出是“`None`”，会发生什么情况？

python、tensorflow、keras、autoencoder

我看了这段代码：，其中调用Model.fit()时没有输出或目标张量。首先，我认为Model.fit()的行为是使用输入作为输出(这对于这个自动编码器实现来说是有意义的)。但后来我查看了文档，但它并不是这么写的：但是很明显，在这个自动编码器实现中，情况并非如此(x只包含输入)。

浏览 1提问于2019-08-27得票数 1

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多输入函数角化模型训练的几个x输入格式

python、numpy、tensorflow、keras、dataformat

因此，我目前正试图了解多输入keras模型预期的格式，而不知道如何在多个输入keras模型中提供信息。workingmodel.fit(np.array([inp,inp]),np.array([42, 43]), epochs=3, )´X:向量、矩阵或训练数据数组(如果模型有多个输入，则列出)。如果模型

浏览 0提问于2021-05-22得票数 0

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Keras中的y参数拟合与评价函数

machine-learning、keras

Keras文档指出，fit和which函数中的y参数可以设置为None，这实际上是默认的。(我缩短了下面的函数定义，以节省一些空间。)文档激励值 None 如下："y可以是None(默认值)，如果从框架原生张量(例如TensorFlow数据张量)提供信息的话。“提前谢谢你！outputs = loss) siamese_network.c

浏览 2提问于2018-07-06得票数 3

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不确定Keras函数API用于微调

keras、deep-learning

我正在学习Keras和functional的用法，特别是关于在另一个分类任务中使用经过预先训练的VGG16模型，我看到了这段代码：model = Model(inputs=baseModel.input, outputs=headModel) 最后一行，特别是baseModel.input部分，使我感到困惑在中，inputs参数接收指定输入层应该是什么<e

浏览 4提问于2019-11-09得票数 0

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与GlobalAveragePooling2D()不兼容的Dims

python、keras

我正在尝试运行几个不同的模型，它们运行得很好，直到我添加了一个GlobalAveragePooling2D()，它现在抛出了以下错误： ValueError: Input 0 is incompatible我的代码如下。有没有人能告诉我他们认为发生了什么？它在没有GlobalAveragePooling2D层的情况下运行良好。不过，我还是希望用它来做实验。

浏览 23提问于2019-05-31得票数 0

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“扁平”在Keras中的作用是什么？

machine-learning、tensorflow、neural-network、deep-learning、keras

我试图理解Flatten函数在Keras中的作用。下面是我的代码，这是一个简单的两层网络.它接受形状的二维数据(3，2)，并输出形状的一维数据(1，4)：model.add(Dense(16, input_shape根据我对神经网络的理解，model.add(Dense(16, input_shape=(3, 2)))函数正在创建一个隐藏的、完全连接的层，有16个节点。每个

浏览 12提问于2017-04-05得票数 181

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与tf.depth_to_space等价的keras模型

python、keras

我想在Keras模型中完成等效的tf.depth_to_space。具体而言，Keras模型中的数据形状为HxWx4(即深度为4)，我希望将数据转换为输出大小为HxWx1，映射为将4个输入通道视为2x2块；即，输出位置为2*y+(k//2)，2*)输入位置为y，x，k输出位置为线性加法/&#

浏览 0提问于2019-07-18得票数 1

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使用ValueError构建自定义联合平均过程: Layer sequential期望1个输入，但它收到3个输入张量

python、tensorflow、tensorflow-federated

我正在尝试从csv加载一个数据集，并对可用的数据执行一些联邦学习。我设法从给定的csv文件加载了一个联邦数据集，并加载了训练和测试数据。我现在的问题是，如何重现一个工作示例，以构建一个迭代过程，对此数据执行自定义的联合平均。以下是我的代码，但它不起作用： import collectionsimport pandas as pd initialize

浏览 127提问于2021-07-17得票数 4

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无法为Keras神经网络提供多个输入

tensorflow2.0、tensorflow-datasets、tf.keras

我正在尝试将一个基于文本的数据管道放入一个双头神经网络中。我使用了官方文档，告诉您将其压缩到值字典中，但它不起作用。MapDataset shapes: (None, 32), types: tf.int64>这些是将进入每个头部的数据的形状这是神经网络的图表 final_dataset=tf.data.Datase

浏览 1提问于2020-11-21得票数 0

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具有Lambda层的Keras

python、machine-learning、lambda、keras、deep-learning

我对Keras相对来说是个新手，我即将建立一个决斗Q网络来训练KI。我找到了一个代码片段来构建一个令人惊讶的模型。我只是不知道为什么，因为我不太熟悉Keras中的lambda表达式。有人能解释一下在下面的模型中，如何创建lambda层吗？非常感谢您的优势！

浏览 0提问于2018-11-22得票数 2

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构造角化模型

python、neural-network、keras、deep-learning、keras-layer

new_output = keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(model.output) return modelmodel = keras.engine.training.Model(model.inputs, new_output) 我们指定了输入层和输出层，但是它怎么知道我们希望所有其他层保持不变呢？换句话说，我们将new_

浏览 0提问于2018-07-05得票数 2

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如何为keras提供常量输入

python、machine-learning、neural-network、keras、classification

我的网络有两个时间序列输入。其中一个输入有一个固定的向量，每个时间步都重复。有没有一种优雅的方法可以将这个固定的向量加载到模型中一次并将其用于计算？

浏览 2提问于2017-05-12得票数 12

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Keras序列模型输入层

python、machine-learning、keras、neural-network、deep-learning

在Keras中创建顺序模型时，我知道您在第一层中提供了输入形状。这个输入形状是否构成一个隐式输入层？例如，下面的模型显式地指定了两个密集层，但实际上这是一个由输入形状所隐含的一个输入层、一个隐藏的密度层和32个神经元组成的三个层组成的模型，然后是一个具有10个可能输出的输出层吗？

浏览 0提问于2017-10-04得票数 19

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Tensorflow Keras输入层不添加_keras_shape

python、tensorflow、keras

根据keras ，Input将_keras_shape属性添加到输入张量。然而，如下所示，情况并非如此。: 'Tensor' object has no attribute '_keras_shape'q_s = q(s)Trac

浏览 2提问于2019-02-10得票数 3

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检查输入时出错:要求dense_1_input具有形状(70，)，但得到具有形状(1，)的数组

python、numpy、keras、deep-learning

我尝试使用一个已经训练好的神经元网络，但总是会遇到这个错误。我的输入层有70个数字元素的大小，因此来自"last.cvs“的输入数据xData具有相同的大小： [0.36 0.44 0.7 0.82 0.72 0.06 0.08 0.32 0.84 0.620.18 0.72 0.94 0.46 0.18 0.04 0.48 0.7 0.56 0.96 0.5 0.16 0.08 0.12 0.9 0.94 0.76 0.58 0.04 0.06]

浏览 8提问于2019-06-07得票数 0

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