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<code>A0</code><code>A1</code>
如果我使用<code>D2</code>，代码运行得很流畅，但不能调试排列重要性的</
浏览 43提问于2020-03-15得票数 5
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我已经建立了一个模型，我只能训练一个定制的损失，我正在尝试调试。为此，这里有一个简单的循环： enc_predictions = model((mel_specsmel_specs和pred_inpu是来自train_dataset的EagerTensor，这是一个tf.data.Dataset。 dropout=0.5,
reduction_in
浏览 1提问于2020-07-06得票数 1
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我有一个关于Keras的一般性问题。当训练人工神经网络(例如多层感知器或LSTM)的训练、验证和测试数据分离(例如70 %，20 %，10 %)时，我想知道训练后的模型最终使用哪种参数配置来进行预测？在这里，我经历了一个经历了11个时代的训练过程：我可以考虑三种可能的参数配置(当然还有其他的)：
导致训练数据集中的最小错误的配置(将在11世纪之后)在最后一个时代之后<e
浏览 3提问于2022-02-04得票数 0
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我正在阅读关于深度学习中的LSTM的文章。来自Andrew Ng教授的LSTM课程，每个LSTM单元有三个输入。输入是来自前一个单元的单元状态，即"c“上标(t-1)，以及LSTM单元"a”超级脚本(t-1)和输入x超级脚本(t)的输出。LSTM单元的输出是当前单元状态，即"c“上标(t)和LSTM单元"a”的</e
浏览 11提问于2019-07-15得票数 0
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我在tensorflow中注意到，control_dependencies是一件重要的事情，我们需要处理它。尽管如此，当我用tensorflow keras实现一个模型时，我注意到如果不添加control_dependencies，它似乎仍然是可以的。层在嵌入层的顶部.输出是正常的乙状结肠激活。基于此，我认为该模型的实现是正确的。因此，我的问题是：我们需要在tf角中声明control_dependencies吗？另外，如果没有-为什么
浏览 6提问于2020-01-02得票数 0
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使用LSTM进行样本外预测
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这是一个关于在Python中使用keras & tensorflow使用LSTM模型进行真实未来预测的一般性问题(可选R)。例如，股票价格。我知道有一个训练/测试拆分来衡量模型的准确性/性能，将我的结果与测试价格进行比较。但我想要做出真正的未来预测/样本预测。有没有人有想法&愿意分享一些想法？我只想到使用滚动窗口，但那根本不起作用。所以我很高兴你们得到的每一条建议。
浏览 0提问于2019-07-21得票数 0
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LSTM:层顺序输入0与层不兼容
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我知道这里有几个问题，但我还没有找到一个完全适合我的问题。我正试图将来自Pandas DataFrames的数据安装到LSTM中，但对我必须提供的格式感到困惑。我创建了一个小代码片段，它将向您展示我试图做的事情：from tensorflow.keras.modelsimport Sequential
from tensorflow.keras.layers import <e
浏览 13提问于2020-07-05得票数 1
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我已经创建了一个用于序列分类的Keras模型。我在训练集中有27个序列，在测试集中有18个序列。每个序列都有4000个时间步骤，我通过填充零实现了这些步骤。每个序列是2499个并行序列的组合。的双向LSTM模型。我的最终目标是使用ELI5包的排列重要性来获取特性重要性。
由于ELI5包不支持Keras框架，所以我希望在keras周围使用一个Scikit学习包装器，让它表现得像sci
浏览 0提问于2018-10-09得票数 1
我训练了一个双向的CuDNNLSTM文本分类模型，model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=BATCH_SIZE)给了我[('loss', 0.39137715717178684这正是我所期待的！现在，当我通过修改模型架构中的CuDNNLSTM > LSTM在新的双向LSTM模型中加载相同的模型权重(在CPU上运行该模型)时，我将在相同的测试数据上获得[('loss'
浏览 0提问于2018-02-22得票数 2
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我的问题是如何构建LSTM层，例如在keras中：这些单元是单个单元还是单元状态的维度？我读过关于这个问题的相互矛盾的评论，有人能澄清一下，是否所有的LSTM单元或块都是不同的单元，并且延迟了一个时间步骤，还是LSTM层只是一个单元格，其单元格数为单元状态的“单位数”？我做了三
浏览 1提问于2018-04-05得票数 2
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我正在做一个关于序列模型的项目。当我阅读这个时，我发现有很多的LSTM变体。让我困惑的是，在使用时，我不清楚Keras背后的体系结构。有人能告诉我在Keras中使用哪种LSTM架构吗？是吗？还是？我使用的Keras版本是2.1.5。
浏览 0提问于2018-05-23得票数 4
在高级深度学习库Keras中，有多种类型的递归层，包括LSTM (长时记忆)和CuDNNLSTM。根据，CuDNNLSTM是一个：
NVIDI
浏览 2提问于2018-04-23得票数 52
我查看了LSTM层的Keras文档，关于RNN参数的信息如下：参数：这就是所有关于return_state for RNN的信息。from keras.layers import <em
浏览 37提问于2018-03-06得票数 9
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在Keras教程中：“RNN很棘手。批次大小的选择很重要，丢失和优化器的选择非常重要，等等。一些配置不会收敛。”我从Keras‘’Github上的IMDB示例开始。，更重要的是，它
浏览 0提问于2016-01-17得票数 21
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据我所知，LSTM单元是按顺序链接的，每个单元都有一个输出，每个LSTM单元将一个输出传递给链中的下一个LSTM单元。有人能解释我哪里出了问题吗？我对在keras中实现的lstm版本特别感兴趣，但是每个答案都非常欢迎！
浏览 4提问于2017-07-03得票数 1
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给定以下数据集的设置：我想构建一个softmax分类器来预测推文类型。我正在努力寻找一种方法，在不重复数据(Tweet)的情况下将样本重要性分配给keras。
例如: tweet #1对于流派1和3被转发了1000次。tweet #2对于流派1和4被转发了100次。如何在不重复tweet本身1000次的情况下将tweet #1的重要性融入到流派1和3中？model.add(embedding_layer
浏览 0提问于2020-07-19得票数 0
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LSTM结构比较
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我正试着根据这张照片建立一个LSTM模型。我是一个深入学习的初学者，特别是RNN结构，所以我需要你的建议来引导我因此，为了处理70k用户和12k动画的数据格式，我的dataframe包含：
下面是用于我的模型的参数：users = i
浏览 0提问于2018-08-18得票数 1
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我正在使用keras函数api，但是我得到了一个关于模型输入形状的错误-hidden= keras.layers.LSTM(<e
浏览 4提问于2021-10-17得票数 0
我有“数据”和“标签”数据集，它们都是形状相同的二维矩阵，按位置排列，按时间间隔排列(单元格值是我的“信号”特性)。因此，RNN / return_sequences=True似乎是一种直观的方法。但是当我尝试得到另一个Keras错误时：
...So如何适合Sklearn风格的Ke
浏览 0提问于2017-03-30得票数 5
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LSTM Keras神经网络表示
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我遇到了下面的代码，它用Keras生成了一个Sequential LSTM神经网络，我想知道它在绘图中是如何表示的。model = Sequential() activation='softmax'))更具体地说: LSTM层的输入/输出将是什么样子，它们将如何链接到密集层？@编
浏览 3提问于2019-10-30得票数 1
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