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我一直在一个有2个输入的网络上工作，以评估我的国际象棋引擎的国际象棋位置。为此，我将网络从我的C++代码转换为Keras，以便能够在图形处理器上对其进行训练。我的模型是这样的： ___________________________________________________________________________________________=================
Total params: 10,503,
浏览 9提问于2020-09-10得票数 1
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角角如何从其形状中选择输入？
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在Keras中，我们不指定输入是什么，而是指定它的形状。Keras如何选择用作输入的数组？
例如，我有两个输入不同的模型，但这两个输入具有相同的形状。如何指定哪个输入到哪个模型？
浏览 0提问于2018-05-15得票数 0
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__init__(name='MyModel') def __callmy_model = MyModel()但是，当我试图在tf.function装饰器中显式指定输入签名时__init__(name='MyModel')
self.dens
浏览 8提问于2019-10-27得票数 1
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
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用于任意形状输入的简单网络
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我试图在Keras中创建一个带有Tensorflow后端的自动编码器。我跟随是为了制造我自己的。网络输入是任意的，即每个样本都是一个具有固定列数的2d数组(在本例中是12)，但是行在4和24之间。到目前为止，我尝试的是：myTraces = [] num_events = random.randintnum_events, 12))
myTr
浏览 1提问于2017-11-20得票数 0
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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
浏览 2提问于2018-03-22得票数 1
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我试图将模型移植到Keras。
但是，在将Conv2D层的输出连接到LSTM层时，我被卡住了。来自CNN层的输出将具有( batch_size，512，1，width_dash)的形状，其中第一个依赖于batch_size，最后一个依赖于输入的输入宽度(该模型可以接受可变宽度输入)。例如:一个形状为2，1，32,829的输入以(
浏览 0提问于2018-01-20得票数 6
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我使用以下代码运行LSTM、GRU和bilstm模型def create_model_bilstm(units):history_lstm = fit_model(model_lstm)这一切运行顺利，并打印出我的损失图表我假设这与我读过的其他帖子中的X_test形状有关，所以我尝试将其重新塑造为2d，但又收到了另
浏览 1提问于2020-10-14得票数 2
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形状角深度学习
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我正在尝试用Keras实现一个深度学习模型。然而，我遇到了一个未知形状实现的问题。我正在寻找一个类似的错误，但没有发现。问我你是否需要更多的信息来理解。
浏览 0提问于2019-02-05得票数 2
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我正在成功地从文件中加载一个模型，当我试图预测任何形状(480 )的输入的输出时，我得到的ValueError如下所示：import
浏览 2提问于2021-04-16得票数 0
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我目前有一个类似于这样的keras模型：model.add(keras.layers.Dense(100, activation=tf.nn.relu))model.add(keras.layers.Dense(len(labels), activation=tf.nn.softmax))
告诉我：
浏览 0提问于2019-09-10得票数 13
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当我试图在一个带有conv1d层的网络中计算Xw.r.tY的梯度时，我得到的消息是“来自维度3、0、C的无效索引”，进程就会停止。最小工作实例：from tensorflow.python.keras import，keras，tf版本：import sys
from tensorflow.py
浏览 0提问于2019-04-19得票数 0
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我有以下代码片段： sortedFiles = sorted(files, key=lambda x:int(x.split('.')[0])) img = cv2.imread(root + '/' + file)
浏览 1提问于2019-08-20得票数 1
通过附加操作和未定义的形状将Keras Upsampling2d操作转换为此操作。但是，Tensorflow在没有此操作的情况下以正确的形状进行转换。
这会导致未定义的整体模型输出形状，并导致设备上的错误。怎么解决这个问题呢？
浏览 2提问于2021-04-07得票数 0
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我正在努力弄清楚如何将一个功能模型提供给keras中的LSTM门。我有一个元组的时间序列(整数，浮点数，浮点数)。ints是不有序的，应该通过和嵌入层。我开始的时候from keras.layers import Inputfrom keras.layers import LSTMimport keras
inputs = [(42, 0
浏览 2提问于2017-07-06得票数 0
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原始数据集形状为(343889，80)，最后一列为标签。训练和测试集分割完成。X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.30, random_state=10)该模型如下所示
inp
浏览 10提问于2022-03-17得票数 0
对于输入和输出，我在numpy中生成了两个表示非关系的numpy形状矩阵。然后，我以编程的方式根据输入和输出的形状生成模型(供稍后在赋值中使用)。尽管到了适合模型的时候，数据的输入维度是错误的，原因我不明白。keras产生错误
ValueError:检查模型输入时的错误:期望dense_1_
浏览 3提问于2017-07-05得票数 1
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背景：我正在建立一个基于机器学习模型的反病毒系统.我构建了一个包含486个值的列表(向量)程序。-03 6.17443280e-03我用一个数据库( xlsx文件)构建了模型问题:现在我正试图预测一个文件是否是病毒，我为该文件构建了一个向量，并尝试使用model.predict(pe)函数(pe是我的向量)，并且我收到一个错误，说我的向量与预期的
浏览 6提问于2020-03-09得票数 1
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