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回答
具有
一些
不可
训练
权重
的
自定义
Keras
层
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
custom-training
我希望在顺序模型中有一个
层
,该
层
具有
一些
固定
的
、
不可
训练
的
权重
,稀疏地分布在
层
内。然后对模型进行编译和拟合,并用
训练
好
的
权重
得到两
层
。 接下来,例如,我想使用model.layer[0]修改和固定
一些
权重
,然后执行网络
的
重新
训练
。例如,
训练
层</em
浏览 34
提问于2021-09-14
得票数 1
1
回答
Keras
‘s BatchNormalization和PyTorch's BatchNorm2d
的
区别?
python
、
machine-learning
、
keras
、
deep-learning
、
pytorch
我已经在
Keras
和PyTorch中实现了一个微小
的
CNN样本。当我打印两个网络
的
摘要时,可
训练
参数
的
总数是相同
的
,但是用于批归一化
的
参数总数和参数数不匹配。以下是CNN在
Keras
中
的
实现: model = Conv2D(filtersDense(100, activation = "relu"
浏览 2
提问于2020-02-05
得票数 11
回答已采纳
1
回答
使用
Keras
回调
的
激活
层
参数调度程序
keras
、
tensorflow
我想
训练
一个
具有
自定义
激活
层
的
keras
模型。
自定义
激活
层
具有
一个固定
的
不可
压缩参数。 我想改变/设置这个
不可
训练
的
参数在模型中
的
所有
自定义
激活
层
在
训练
后
的
几个时期。如何使用
keras
回调来实现这一点?
浏览 0
提问于2020-12-02
得票数 3
回答已采纳
1
回答
如何在
Keras
中缓存图层激活?
python
、
keras
我
训练
了一个NN,其中第一
层
在
Keras
中
具有
固定
的
权重
(
不可
训练
)。 在
训练
期间,这些
层
执行
的
计算是相当密集
的
。缓存每个输入
的
层
激活并在下一个时期传递相同
的
输入数据时重用它们,以节省计算时间,这是有意义
的
。 在
Keras
中实现这种行为是可能
的
吗?
浏览 18
提问于2019-01-30
得票数 5
回答已采纳
1
回答
在TensorFlow中构建
具有
固定
权重
的
层
tensorflow
、
machine-learning
、
neural-network
我想为回归任务构建一个完全连接(密集)
的
层
。我通常使用TF2,使用
Keras
API,如下所示: model = tf.
keras
.models.Sequential()model.add(tf.
keras
.layers.Dense(units=2, activation='linear))
浏览 40
提问于2020-01-16
得票数 2
回答已采纳
4
回答
不可
训练
参数
的
定义是什么?
tensorflow
、
deep-learning
、
keras
、
theano
、
caffe
模型中
不可
训练
参数
的
定义是什么? 例如,当您构建自己
的
模型时,它
的
值是0作为默认值,但是当您想要使用初始模型时,它变成了其他
的
东西,而不是0。这背后
的
原因是什么?
浏览 1
提问于2017-11-15
得票数 40
回答已采纳
2
回答
我可以写一个
不可
训练
/固定
权重
的
Keras
Lambda
层
吗?
python
、
keras
、
deep-learning
、
keras-layer
、
tf.keras
https://
keras
.io/layers/writing-your-own-
keras
-layers/ 根据这里,无状态
的
客户操作可以被包装到Lambda
层
。但是如果有可
训练
的
变量,我们需要实现我们自己
的
层
。我想问一下,是否可以将Lambda
层
用于固定
权重
(即预先
训练
的
权重
)? 如果是,如何确保正确加载<em
浏览 26
提问于2019-06-13
得票数 1
1
回答
具有
权重
约束
的
自定义
Keras
层
r
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
deep-learning
我试图在R中编写一个
具有
可
训练
权重
的
自定义
Keras
层
,其中:其中exp是矩阵指数映射。
浏览 2
提问于2020-02-18
得票数 0
回答已采纳
1
回答
在NN中指定连接(在
keras
中)
tensorflow
、
keras
、
keras-layer
我正在使用
keras
和tensorflow 1.4。 我想明确地说明哪些神经元连接在两
层
之间。因此,当第一
层
中
的
神经元i连接到第二
层
的
神经元j和其他地方
的
零时,我就有一个矩阵A。我
的
第一次尝试是创建一个带有内核
的
自定义
层
,它
的
大小与A
具有
不可
训练
的
零
的
大小相同,其中A中有零,其中A有可
浏览 3
提问于2018-05-11
得票数 3
回答已采纳
2
回答
如何将特定
的
keras
层
权重
定义为
不可
训练
?
python
、
tensorflow
、
variables
、
keras
、
neural-network
假设我们有一个
具有
三
层
的
神经网络:输入>隐藏>输出,并考虑隐藏
层
和输出
层
之间
的
权重
为: W,b其中W是形状(N,M)
的
矩阵。默认情况下,w和b
的
所有组件在
keras
中都设置为可
训练
。我知道如何将整个W或b设置为
不可
训练
,如下链接所示: How to set parameters in
keras
to be non-trainable
浏览 88
提问于2021-09-02
得票数 0
1
回答
使用顶级分类
层
到预
训练
的
初始V3
层
python
、
tensorflow
、
keras
我是DL新手,需要
一些
关于初始V3模型
的
帮助。正如我们所知,默认情况下,v3模型
的
预
训练
Keras
模型使用来自imagenet
的
权重
,并给出1000个类
的
输出。现在,我想为COIL数据集添加
具有
100个类
的
输出
层
,据我所知,这对于
Keras
是
不可
用
的
。那么,我如何添加新
的
权重
,或者如果可能,我如何将imagen
浏览 1
提问于2020-10-14
得票数 0
1
回答
共享
层
,不同
的
模型
python
、
tensorflow
、
keras
我有两个
Keras
模型(functional )共享
一些
层
。我想知道,如果我
训练
第一个模型,第二个将得到它
的
共享
层
的
权重
自动更新,或者我应该手动加载
权重
。我从中知道,
层
可以在同一个模型中共享,但是对于这种特殊情况,我没有任何线索。 我还想知道,
具有
共享
层
的
Keras
模型是共享相同
的
计算图,还是有独立
的
计算图。
浏览 1
提问于2018-06-25
得票数 3
回答已采纳
1
回答
Keras
用预先
训练
的
嵌入来初始化大型嵌入
层
tensorflow
、
keras
我试图用Tensorflow后端重新
训练
Keras
2中
的
word2vec模型,使用预先
训练
过
的
嵌入和
自定义
语料库。我就是这样用预先
训练
好
的
嵌入来初始化嵌入
层
的
: input_length错误来自/opt/r/anaconda3/lib&
浏览 2
提问于2018-11-21
得票数 12
回答已采纳
1
回答
Keras
如何确定预
训练
模型
的
第一
层
中
的
权重
?
tensorflow
、
keras
、
conv-neural-network
DenseNet预
训练
模型(VGG、ResNet、
Keras
等)在
具有
输入形状(224,224,3)
的
ImageNet上
训练
后建立
权重
。但是,
Keras
允许我们指定任何其他输入形状(宽度和高度不应小于32)。当输入形状不是(224,224,3)时,
Keras
如何确定第一个隐藏
层
的
初始
权重
?
浏览 0
提问于2021-10-22
得票数 1
2
回答
如何测试
Keras
自定义
层
的
正确性?
deep-learning
、
keras
、
keras-layer
在创建了一个带有
训练
权重
的
Keras
自定义
层
之后,如何测试代码
的
正确性?它似乎没有在
Keras
的
手册中描述。 例如,要测试函数
的
预期行为,可以编写单元测试。我们如何为
Keras
自定义
层
做到这一点?
浏览 1
提问于2018-02-10
得票数 4
回答已采纳
1
回答
对于一个辍学
的
层
来说,在角点上可以进行
训练
意味着什么?
neural-network
、
deep-learning
、
keras
Keras
作为一个
层
来实现下拉(就像稠密或Conv2D一样)。任何
层
都
具有
可
训练
属性,如果要冻结
权重
,则可以将其设置为false。由于这里没有
权重
,所以辍学
层
的
可
训练
性意味着什么?
浏览 2
提问于2017-11-17
得票数 2
回答已采纳
1
回答
打印
Keras
内核
tensorflow
、
keras
、
keras-layer
我已经编写了一个
自定义
keras
层
,基本上设置了一个如下所示
的
内核作为示例: [[w1, 0, 0], [0, w4, w5]] 其中w1、...w5是可
训练
的
权重
,而零条目是
不可
训练
的
。现在,我想确认一切是否正常工作(即,内核在
训练
后是否仍然有零条目)。我没有找到,如何在
训练
后打印内核。.get_weights()方法只获取
权重
浏览 37
提问于2019-01-17
得票数 2
2
回答
如何为
Keras
的
多输入DNN进行预
训练
python
、
tensorflow
、
keras
、
neural-network
我目前正在开发一个使用
Keras
+ Tensorflow
的
模型,以便确定一组蛋白质
的
温度范围。我首先做
的
是创建一个预先
训练
的
模型,将蛋白质转化为嵌入物,然后预测其各自
的
温度。我现在要做
的
是将这个pre=trained模型合并到一个新模型中,该模型可以使用这个给定
的
模型和相应
的
权重
作为输入。然后拟合一个新
的
数据集,并再次进行预测。新
的
顶级模型
的
以
浏览 30
提问于2020-11-11
得票数 1
回答已采纳
1
回答
TensorFlow:在新模型
的
培训中,将一个模型
的
预测结合在一起最简单
的
方法是什么?
python
、
tensorflow
、
google-cloud-ml
在另一种模式
的
培训中,使用tf.estimator
训练
的
模型A最简单
的
方法是什么? return tf.matmul(x2,new_weights2) 但是对于更复杂
的
模型A和B,每个模型都被
训练
为一个tf.es
浏览 0
提问于2018-11-28
得票数 1
1
回答
角点
的
自定义
线性变换
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
我想在
keras
中构建一个定制
层
,对最后一
层
的
输出进行线性转换。例如,我从最后一
层
得到一个输出X,我
的
新
层
将输出X.dot(W)+b。W
的
形状是(49,10),X
的
形状应该是(64,49),b
的
形状是(10,) 然而,X
的
形状是(?, 7, 7, 64),当我试图重塑它时,它变成了shape=(64, ?)。问号
的
含义是什么?你能告诉我对最后一
层
的</em
浏览 0
提问于2018-07-25
得票数 3
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