我在Keras中使用预先构建的ResNet (TensorFlow 2),其方式如下:模型(base_model.input)的输入是39 x 39 x 3图像。此外,我现在还想向模型(即20 x 1)提供一个包含附加信息的20维向量。我可以用两种不同的方式来做:
在GlobalAveragePooling
下面是我的代码: from tensorflow.keras import layersfrom tensorflow import keras
________________________________________________________________params: 15
Non-trainable p
我使用以下代码运行LSTM、GRU和bilstm模型def create_model_bilstm(units):
model = Sequential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,但又收到了另一个错误,告诉我“期望bidirectional_3_input具有三维,但在第7行上得到了与形状(62,36
我想用Google (GPU),Keras和Tensorflow来训练几个CNN架构。由于经过训练的模型由于GPU的支持不能重复,所以我想对模型进行多次训练,并确定结果的均值和标准差。我完全不确定我是否至少应该试着使模型的可重复性最小?例如,在程序开始时使用以下代码:import tensorflow as tfimport os
os.environ['
我需要用少量的节点创建一个简单的神经网络模型,对其进行训练,然后评估得到的已经训练好的网络中的某些参数。 我需要重复几次(>100)。因此,我只想重新初始化权重,而不是每次都创建一个新模型。以下是我的代码中有问题的部分: import tensorflow as tf from keras import backend as这就是我所得到的: "module 'tenso