我正在尝试在Keras中合并两个连续的模型。),
collective这可能是因为如果
浏览 16提问于2019-03-15得票数 0
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我做到了：from tensorflow.keras import layers
不确定这是否与使用TF作为后端的Keras不同。问题是，每次我重新创建模型(或重新编译)时，_N都会附加到指标中。您可以在培训期间的打印输出中看到这一点，也可以将其作为history.history的关键。正常工作是否重要，但当我试图访问历史记录中的这些名称时，这是一个不便之处
浏览 11提问于2019-07-20得票数 0
在Keras模型中，我无法正确设置输出名称。输入很容易命名。但是，输出(如果它们不是keras.Layer的实例)似乎没有将它们的名称正确地设置为模型中的输出名称。(inputs, outputs)
模型摘要对于输入层有正确的名称，但是对于两个输出层都没有正确的名称</
浏览 5提问于2022-06-01得票数 1
(忽略列名和值，我还不确定它们会是什么样子，因为我还没有收集数据，但是它们将是一行，并与上面的dataset1并行)1,2,3,4,5,6,7,BRUSH_TEETH然后，使用合并或连接，将两个输出从它们的最终层带到另一个深度MLP，然后最后将这个最终合并的模型链接到一个输出。忽略CNN一分钟，API给出了一个简单的合并示例如下：
浏览 1提问于2019-03-09得票数 2
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我有一个Keras 2.3代码的工作片段，它构建:一个编码器，一个解码器，并使用Functional API和以下方法将它们合并到一个模型(自动编码器)中： output = decoderModel(encoderModel.output)这样做，当我训练合并的模型时，编码器和解码器模型</e
浏览 4提问于2019-11-07得票数 0
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Keras将递增的ID号分配给相同类型的层，例如max_pooling1d_7、max_pooling1d_8、max_pooling1d_9等。我的代码的每次迭代都会构建一个新模型，从model = Sequential()开始，然后通过model.add()添加层。有没有办法重置它们？在每个循环之后，我不再需要层ID号，可以丢弃它们，但是如何丢弃它们呢？我正在使用Tensorflow后端。
浏览 87提问于2018-03-06得票数 7
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我使用TensorFlow 2和tensorflow.keras.layers的functional来构建模型。(x, axis=1))(in_1)最后一个会自动创建一个TensorFlowOpLayer，这是应该避免的吗还有其他方法可以做到吗？
tf.math.reduce_mean和tf.keras.backend.mean有什么区别，我应该使用哪一种？我知道自定义
浏览 4提问于2020-12-07得票数 2
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我在g2.8xLarge上创建了DLAMI (深度学习AMI (Amazon )版本8.0-ami-9109 Deep)，并安装了jupyter笔记本，以创建一个简单的Keras。当我试图使用multi_gpu_model函数将Keras模型转换为GPU模型时，我会看到以下记录的错误：
忽略可见的gpu设备(设备: 0，名称: GRID K520，pci总线id: 0000:00我试过重新安装tensorflow-gpu，但没有效果。有任何方法来调整这个AMI的兼容性
浏览 1提问于2018-05-03得票数 0
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我在Keras中找到了一个代码片段，它执行以下操作我不太明白第三行的意思。有人能告诉我它是做什么的吗？
浏览 23提问于2020-03-17得票数 1
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我正在两台计算机上工作(一台在家里，一台在工作中)；它们都安装了TensorFlow 2.8.0。当我在家里训练这个模型(它是tf.keras.Sequential模型)时，通过调用来保存它：并在工作中通过调用：
tf.keras.models.load_model有人用默认TF模型格式解决了这个问题吗？(我没有尝试H5格式，因为这意味着我将不得不重新培训或至少重新<
浏览 8提问于2022-06-13得票数 1
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我想要创建一个模型，由两个卷积，一个扁平，和一个密集的层在Keras。这将是一个具有共享权重的模型，因此没有任何预定义的输入层。可以使用顺序方式：model.add(tf.keras.layers.Conv2D(10,3,2,'valid',activation=tf.nn.relu))
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(20,3,2,
浏览 3提问于2021-04-02得票数 1
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keras记号器是否提供诸如词干和柠檬化之类的功能？如果是，那又是怎么做的呢？需要直觉的理解。而且，text_to_sequence在这方面做了什么？
浏览 0提问于2019-06-12得票数 5
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我最近从 running获得了深度学习docker，在尝试教程时，在导入keras layers模块时收到一个错误。from __future__ import print_functionfrom keras.datasets import cifar10from keras.models import Sequential
from keras
浏览 9提问于2017-05-23得票数 17
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我在用LSTM做角星模型。为了优化性能，我想使用来自TensorBoard的性能分析器。 model = tf.keras.models.Sequential([
浏览 3提问于2022-04-28得票数 0
我正在尝试使用一个预先训练的模型，添加一些新的层和操作，并在tensorflow中执行一个培训课程。因此，我偶然发现了tf.keras.applications.*命名空间，并开始使用那里实现的一些模型。) # tf.keras.layers.Flatten()(x) #
x = tf.keras.layers.Dense(1024*模型中使用了一个tf.keras操作而引起的。在这种情况下，我<e
浏览 0提问于2018-04-02得票数 5
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我使用的是keras，当我尝试model.fit时，它会抛出一个错误，因为X_Train和Y_Train输入的形状不兼容。
我拥有的数据是一个由10个输入和1个输出组成的系统。我使用数据的9次迭代作为测试，所以我有一个包含9个向量的列表，形状为10，1，所以可以理解，X_Train.shape = 9，10，1。基于此，我有两个问题:根据我对问题的描述，9，1，1是正确的预期形状吗？我如何使它符合预期的形状呢？
浏览 0提问于2019-07-27得票数 0
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我发现如果输入列不是浮点值，我的keras模型就不能很好地处理它们。我希望能够使用包含" labels“的列来训练模型，我所说的labels指的是各种‘d，或编码的字符串名称。理想情况下，它能够将这些标签列集成到其模型中，确定这些分类列中的哪些值可以预测更高的准确性。例如，我正在尝试预测一场比赛(Win=1，Loss=0)的结果，我希望在历史数据中包括“球队名称”和“教练名称”。理想情况下，该模型<
浏览 6提问于2019-02-27得票数 0
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我试图扩展维度：inp = tf.keras.layers.Input(shape=(1,))decoder_input= inpmodel = tf.keras.models.Model(inp, output )
但我在最后一行中发现了一个错误
浏览 4提问于2020-12-02得票数 1
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要编译tf.keras模型，您可以这样做： optimizer='sgd',#'adam', or what not metrics=['accuracy','mae']还有哪些指标可以用作' metrics‘的参数值？我试图在中寻找它们，但没有结果。我在找
浏览 3提问于2020-09-24得票数 1
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