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沙龙
1
回答
在
Keras
中
组合
模型
(
输出
)
python
、
tensorflow
、
keras
、
keras-layer
我正在尝试构建以下论文中介绍的网络:link 基本上,自动编码器是另外两个
模型
的
组合
,embedder和recovery如下所述: X = Input(shape=[TIMESTEPS, FEAT],我正在重现的基线代码可以
在
here中找到
浏览 22
提问于2021-11-09
得票数 1
回答已采纳
2
回答
KERAS
中
两种传递学习
模型
的连接/
组合
python
、
tensorflow
、
deep-learning
、
keras
、
pre-trained-model
在
KERAS
的迁移学习
中
,我们如何加入/
组合
两个
模型
?我可以通过将
模型
2作为输入来
组合
这些
模型
,然后将其
输出
传递给
模型
1,这是传统的方法。我想把
模型
1作为输入,然后将其
输出
传递给
模型
2(即经过训练的
模型
1)。
浏览 1
提问于2017-08-28
得票数 1
1
回答
在
tensorflow
中
,如何将多个损失与所需的公式结合起来
python
、
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
、
loss-function
我有一个由乙状结肠激活组成的单个
输出
神经元的CNN
模型
,因此它的值
在
0到1之间。我想计算这个特定
输出
神经元的损失的
组合
。我使用的是平均绝对误差和均方误差,并造成如下损失:TypeError: unsupported op
浏览 6
提问于2022-06-22
得票数 1
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3
回答
如何在
keras
中
垂直叠加经过训练的
模型
?
python
、
tensorflow
、
keras
我
在
keras
中有两个受过训练的
模型
,我想把一个放在另一个上面,形成一个
模型
。我想把我受过训练的模特
组合
成一个。PS :
输出
1的形状与输入2相同。
浏览 1
提问于2018-04-30
得票数 5
回答已采纳
1
回答
如何连接不同的深度学习架构?
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
基于从二进制文件样本中提取的5个特征,其思想是将不同的深度学习
模型
组合
在一起,每个
模型
处理一个特征样本。 或者简单地说,有没有一种方法可以连接CNN和RNN,使CNN的
输出
成为RNN的输入?
浏览 20
提问于2020-10-15
得票数 0
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1
回答
TensorFlow
Keras
实现下的“精度”度量
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
deep-learning
、
tf.keras
在
使用TensorFlow
Keras
构建分类器时,通常通过在编译步骤中指定metrics=['accuracy']来监视
模型
的准确性:model.compile如果要使用交叉熵损失,则不是这样:上述四种情况的每一种
组合
都需要在编译过程
中
传递不同的loss值: 如果
模型
输出
概率和地面真相标签是一个热编码,那么loss='categorical_crossentr
浏览 2
提问于2019-09-18
得票数 3
回答已采纳
1
回答
如何使用functional
组合
两个
keras
模型
(一个冻结)
tensorflow
、
keras
、
tf.keras
、
keras-layer
如何使用函数API
组合
两个
Keras
模型
。我的意思是,我有两个
模型
(a,是预先训练的冰箱重量,和b)。我想通过将b
模型
添加到冻结
模型
的底部来创建一个c
模型
。return model由于第一个是训练,我是加载重量和冻结
模型
。 neural_network_model_1st.load_weights('./..我正在等待从冻结
模型
中
的1层再加上第二层
中
的所有层。
浏览 12
提问于2022-10-01
得票数 0
1
回答
Keras
和val_acc不显示
在
培训的进度条上。
python
、
tensorflow
、
keras
我使用CNN进行语义分割,创建4个
输出
分支,并自定义丢失函数。我使用以下版本: 当我训练时,acc和val_acc不显示
在
进度条上,但是损失和val_loss
浏览 0
提问于2019-08-07
得票数 1
2
回答
当只是传递网络的输入和
输出
时,
keras
函数API
模型
如何知道层?
python
、
tensorflow
、
keras
我是
Keras
的新手,我正在研究函数式api
模型
结构。2-还有,layers.output或layers.input的
输出
是什么。
输出
不是一个简单的张量吗?当我使用
中
的语法为其他层打印la
浏览 3
提问于2020-08-30
得票数 3
1
回答
vit-
keras
中
的视觉变压器
模型
keras
、
model
我
在
vit-
keras
中使用了vit_b32和vit_b16
模型
。
在
vit-
keras
中
,其他可用
模型
和它们的输入图像大小是什么?是否有任何
组合
模型
(ResNet + Vit)可用?谢谢
浏览 2
提问于2021-11-09
得票数 0
1
回答
如何将两个序列
模型
合并成一个序列
模型
与使用一个序列
模型
不同?
tensorflow
我想知道将两个序列
模型
组合
成一个序列
模型
与仅仅使用一个序列
模型
有什么不同。这两个
模型
的结构是相同的.But,不同的是我们必须为第一个
组合
模型
提供两个
模型
的输入形状。model = tf.
keras
.models.Sequential([
浏览 12
提问于2021-11-26
得票数 1
1
回答
将文本特征和图像数据一起传递给CNN
模型
keras
、
deep-learning
我正在尝试处理一个多标签图像分类问题,对于这个问题,我有图像数据,但也有一些其他特征,如性别等,但问题是我将在测试期间获得这些信息,换句话说,
在
测试期间将只提供图像信息。我的问题是,我如何使用这些额外的功能来帮助我的图像
模型
,它是一个卷积神经网络,即使我
在
测试过程
中
没有这些信息? 任何建议都将提前helpful.Thanks。
浏览 28
提问于2019-09-12
得票数 0
2
回答
我是否可以使用下一层的
输出
作为
Keras
当前层的输入?
neural-network
、
nlp
、
keras
、
lstm
在
文本生成任务
中
,通常使用
模型
的最后一个
输出
作为当前输入来生成下一个单词。更一般化,我想实现一个神经网络,它将下一层的最终隐藏状态作为当前层的输入。就像下面这样(让我困惑的是解码器部分):但是我读过
Keras
文档,没有找到实现它的任何功能。 我能通过
Keras
实现这个结构吗?多么?
浏览 2
提问于2017-03-05
得票数 5
回答已采纳
1
回答
如何
组合
来自两个Tensorflow
模型
的预测?
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
我
在
同一任务上训练了几个
模型
,我正在尝试将它们
组合
在一起以获得更好的性能。有没有办法让我用
Keras
把他们的预测结合起来?假设我有以下
模型
,
在
ImageNet上进行了训练。import tensorflow as tf mobileNet = tf.
keras
.applications.MobileNetV2(we
浏览 0
提问于2021-01-22
得票数 0
1
回答
训练过程
中
输出
图层值的获取
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
deep-learning
是否可以
在
培训期间获得
输出
层值,以便建立自定义丢失函数。更确切地说,我希望得到
输出
值并使用外部方法计算损失,我的问题是
在
使用tf.eval()初始化变量之前不能通过tf.global_variables_initializer() def run_command
浏览 1
提问于2020-02-03
得票数 0
1
回答
TypeError:'InputLayer‘类型的对象没有len()
python
、
tensorflow
、
keras
、
neural-network
我想从另一个CNN
中
建立一个CNN来提取图像的特征向量。我们的想法是只取第一个CNN的前13层,然后用这些层构建第二层。我使用的是Google Colab Notebook和GPU from
keras
.models import Model /usr/local/lib/p
浏览 44
提问于2019-09-12
得票数 2
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?ModelA返回tf.matmul(input,weights) x1 = tf.matmul(new_inpu
浏览 0
提问于2018-11-28
得票数 1
2
回答
Keras
上LSTM序列
模型
的维数问题
keras
、
deep-learning
、
lstm
、
multiclass-classification
我想训练一个简单的LSTM
模型
,用于118个多类的128个时间步骤和6个特性的序列数据。model =
keras
.Sequential([ tf.initializers.zeros()),]) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimi
浏览 7
提问于2022-05-14
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何
组合
两种CNN
模型
(h5格式)?
deep-learning
、
keras
、
ensemble-modeling
我有两个CNN
模型
,它们都是
在
同一个数据集上训练的。model2 = tf.
keras
.models.load_model('/kaggle/input/models
浏览 0
提问于2020-06-04
得票数 0
2
回答
交叉熵和最小均方误差
在
损失函数
中
的结合
python
、
tensorflow
、
keras
在
keras
中
,我首先尝试了mse作为损失函数,但是性能不好。当我意识到标签的符号之后,我也尝试了二元交叉熵。但是表演还是不太好。 正如我前面所解释的,我们似乎可以利用两个损失函数并将它们加起来。
浏览 5
提问于2017-10-11
得票数 2
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