删除Keras CNN中的垃圾桶

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python、keras、plaidml

我有以下问题，我想从我的Keras模型中的一个层的输出中删除一个“垃圾桶”。没有删除垃圾箱的代码看起来像这样，并且工作正常： def create_detector_network(): x = BatchNormalization()(x)

浏览 13提问于2020-05-01得票数 0

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ValueError:层"sequential_13“的输入0与该层不兼容:预期的shape=(None，21367,9000)，found shape=(None，9000)

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

--我不知道为什么在运行下面的代码时会出现这个错误我的CNN代码是：CNN.add(tf.keras.layers.MaxPooling1D(2))CNN</e

浏览 12提问于2022-05-21得票数 1

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具有不同滤波器大小的Keras卷积层

python、tensorflow、keras、conv-neural-network

我想使用Keras和TensorFlow来创建 CNN架构，就像中描述的那样。展示了一种使用合并层的方法，该合并层已从Keras中删除。如何将此CNN架构复制到更新版本的Keras？

浏览 3提问于2020-02-09得票数 0

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我一直在尝试使用keras进行图像分类，但是当我拟合测试和训练数据时，loss，val_loss是0，val_accuracy是静态值，不会随着每个时期的变化而变化。已经提供了下面的代码和终端输出。= tf.keras.models.Sequential() cnn.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters=16, kernel_size(tf.keras.lay

浏览 13提问于2021-04-20得票数 0

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ValueError:层sequential_40的输入0与层不兼容

python、tensorflow、machine-learning、keras、recurrent-neural-network

我正在修改一段旧代码，将注意力层添加到模型中。但我无法弄清楚如何用正确的输入大小来堆叠这些层。rnn = LSTM(256, return_sequences=True, input_shape=(200,189))model = TimeDistributed(cnn, optimizer='adam', metrics=['accuracy'])但我知道这个错误： ----> 8

浏览 2提问于2021-04-18得票数 1

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Keras模型多输入- TypeError：(‘关键字参数不理解：’，‘输入’)

python、tensorflow、keras

我正在努力建立一个接收多个输入的CNN，我正在尝试以下几点：classifier = keras.Model(inputs=input,output=classifier)TypeError: ('Keyword argument not understood:', 'input').我会很感激你的提示，谢谢！

浏览 3提问于2020-08-08得票数 2

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TypeError:添加的层必须是类层的实例。找到: Tensor("input_1:0"，shape=(None，64，64，3)，dtype=float32) -Python

python、keras、conv-neural-network、typeerror

我从这篇文章的标题中得到了完全相同的错误。老实说，我试着从Keras API文档中学习，试着从stackoverflow，github，towardsdatascience和其他地方学到一些技巧。一些人说错误属于tensorflow和keras库的不同版本，另一些人说它属于语法。我将在这里留下我的代码，告诉我我在哪里犯了错误，我愿意学习新的技巧。##initialising the cnn cnn = tf.keras<

浏览 233提问于2020-12-12得票数 0

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自动编码器:解码器与编码器的大小不同

python、tensorflow、keras、deep-learning、autoencoder

如果我将解码器构建为编码器的镜像，则最后一层的输出大小不匹配。()(cnn2) cnn3 = tf.keras.layers.Conv2D()(cnn3) max3 = tf.keras.layers.MaxPooling2D(pooling, pooling

浏览 58提问于2019-04-30得票数 0

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Keras图断开连接

python、tensorflow、keras

好吧，我有一个问题，设置一个由CNN +自动编码器组成的网络来完成分类任务。其主要思想是使用CNN生成的嵌入作为嵌入重建过程的自动编码器的输入。def autoencoder(cnn_out): (...)xhat = keras.layers.Dense(cnn_out.shape

浏览 20提问于2019-11-10得票数 0

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为一个回归问题在Keras中建立CNN* + LSTM。什么是合适的形状？*

python、tensorflow、keras、deep-learning、lstm

我正在处理一个回归问题，我将一组平面图提供给CNN + LSTM - keras中的体系结构。我的数据形状为(n_samples, width, height, n_channels)。我要问的问题是如何正确地将CNN连接到LSTM层。当卷积传递给LSTM时，需要以某种方式对数据进行整形。下面是我如何应用中给出的信息的一个例子。它需要添加TimeDistributed-Wrapper。在我的例子<e

浏览 4提问于2020-06-03得票数 1

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Keras.Sequential模型在使用Model.compile()时抛出“TypeError: model.compile()缺少一个必需的位置参数：'self‘”

python、tensorflow、machine-learning、keras

我一直在学习一些关于TensorFlow的教程，在我的模型中遇到了一个问题，我在网上找不到答案。我的代码试图创建一个卷积神经网络，然后设置它的编译设置：([ layers.Conv2D(filters=32, kernel_size我已经尝试使用来自另一个程序的.compile代码，我知道它确实有效，但是它仍然抛出了错误。因此，我的猜测是，我如

浏览 3提问于2022-06-14得票数 1

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coremlc:错误:编译器错误: generic_reshape_kernel:底部形状(64 8 -2 1 1)无效，无法重塑为(4096 -1 1 1)

ios、swift、coreml、conv-neural-network、coremltools

我已经将我的CNN keras模型转换为.mlmodel，以便在CoreML移动应用程序上部署，但我收到了这个错误消息：exit code任何帮助都会很感谢，谢谢。这是.mlmodel的<

浏览 0提问于2020-04-07得票数 0

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保存Keras模型并重用它进行迁移学习

python、machine-learning、keras、transfer-learning

我在凯拉斯为CNN做了一个模型。我想保存这个模型，并将这个经过训练的模型用于转移学习，作为一个预先训练的模型。我不明白怎样才是正确的方法来保存这个模型，以便将它用于转移学习。同样，如何在Keras中加载经过预先训练的模型，以便在加载之前的模型后添加一些层。，这是我构建的模型 model_cnn = Sequential() # initilaizing the Sequential nature for CNN</e

浏览 2提问于2021-06-30得票数 0

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在CNN的第一个时代通常设置的过滤器是什么？

filter、conv-neural-network

默认情况下，对于一个简单的CNN (如下所示的第一层)，过滤器通常在第一个时代设置为什么？

浏览 6提问于2021-12-08得票数 0

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Conv2D失去了张量的维数。导致不兼容的尺寸错误

python、tensorflow、keras、deep-learning

我正试图为我的大学项目制作一些LSTM+CNN混合动力车。这是我的密码 grid=tf.keras.Input(shape=(10,12,1),dtype=tf.float32) #grid input #processing with CNN</em

浏览 2提问于2021-08-31得票数 2

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AttributeError:模块'keras.applications.mobilenet‘没有属性'relu6’

keras、coremltools、relu

我们试图将.h5 Keras模型转换为.mlmodel模型，我的代码如下所示：import keras model = load_model('CNN_tourist_11.h5', custom_objects={'relu6': MobileNet}) output_labels =("CN

浏览 1提问于2018-10-10得票数 0

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连接两层角角，坦索弗洛

python、tensorflow、keras、deep-learning

我想要构建以下的神经网络层体系结构我有一个cnn层： layers.Input((32, 32, 3)), ]和模块： from tensorflow.keras.layers import Concatenate, Dense([module1_left.outputs[0], module1_midd

浏览 0提问于2021-08-31得票数 1

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将一个层从一个CNN模型复制到另一个。(layer_from_config不在第2版工作)

python、tensorflow、keras、keras-layer

在Keras 2中，layer_from_config被从keras.utils.layer_utils中删除。有人知道有什么可以替代的吗。谢谢

浏览 4提问于2017-03-16得票数 3

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如何将神经网络转化为卷积神经网络？

python、machine-learning、neural-network、conv-neural-network、tensorflow2.0

我正在使用insider作为TensorFlow中的数据集进行内部威胁检测.npimport tensorflow as tffrom tensorflow.kerasfeature_columns.append(feature_column.numeric_column(header)) feature_layer = tf.keras.layers.Den

浏览 3提问于2020-07-03得票数 0

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如何将图像分割成块/子图像在角/tensorflow中？

python、tensorflow、machine-learning、image-processing、keras

我正在尝试重新创建来自的逻辑。逻辑可以在下面的图表中进行总结：强调我的问题： patch4 = tf.keras.Input(shape=(128,128,3)) cnn = DenseNet201#

浏览 2提问于2021-07-13得票数 1

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