我想知道如何在Keras中堆叠模型?我想给这两个模型提供输入,将输出输入到Meta模型中,如下所示: ? 如果我这样声明: inputs = tf.keras.Input(...)
x = Dense()(inputs)
y = RNN()(inputs)
meta = Add()([x, y])
meta = Dense()(meta)
model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=meta) 这段代码仍然是一个模型,只是采用并行路径的输入。 P/S:我已经读过这个答案了,但我认为它只是输入采用并行路径:How to vertical
我使用Keras Functional API进行测试,因为我需要将模型迁移到Tensorflow LITE。我建立了一个有3个输入和3个输出的模型。如果所有输入都有相同数量的观察值,则该模型可以工作。我不理解这一点,因为它们是独立的。
ValueError: All input arrays (x) should have the same number of samples. Got array shapes: [(10, 5), (20, 5), (30, 5)
我想建立一个模型,有几个输入和不同数量的观察值。这有可能吗?
import numpy as np
from keras.la
在Keras模型中,我无法正确设置输出名称。
这里的用例是Tensorflow服务模型,它根据层名命名输入和输出。
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。
请参见以下示例:
import tensorflow as tf
import tensorflow.keras as keras
input_0 = tf.keras.Input(shape=(10,), name="my_input_0")
x = keras.layers.Dense(units=1)(input_0)
output_0
我有一个TensorFlow Keras模型(TensorFlow 2.6.0);下面是一个基本的例子: import tensorflow as tf
x = inp = tf.keras.Input((5,))
x = tf.keras.layers.Dense(7, activation="relu")(x)
x = tf.keras.layers.Dense(1)(x)
model = tf.keras.Model(inp, x) 我想获取模型图中的所有tf.Operation对象,选择特定的操作,然后创建一个新的tf.function或tf.keras.Model
我一直在使用tensorflow 1.12.0中的keras模块来训练和保存模型。我最近发现了一个看似有用的库,用于可视化权重/输出,但它们需要将模型加载为Keras模型。我在尝试使用keras加载我的tf.keras模型时遇到了一个错误,希望有人能提供一个解决方案。Python版本3.5.2,Keras版本2.2.4。 我为GlorotUniform定义了自定义对象,因为keras无法识别该初始值设定项。之后,当我尝试加载模型时,我得到了一个TypeError。 # This works
model = tf.keras.models.load_model('./densenet_
系统:
Keras 1.0.1
西亚诺0.8.2
我有一个非常简单的功能:
from keras import backend as kback
def ave_embed(xval):
return kback.mean(xval, axis=1)
我在Keras Lambda层中使用它,后面是Flatten层:
model.add(Lambda(ave_embed, output_shape=(d, 1)))
model.add(Flatten())
但是,当我编译模型时,我会得到以下错误:
Exception: Input 0 is incompatible w
我正在R中训练多个模型,过了一段时间,我的内存就用完了。 从基本的googling搜索来看,tensorflow会话似乎在R中的对象被覆盖后将内容保存在内存中。这是其他人遇到的问题,但是我没有看到特别对R中的keras有帮助的答案。 Keras: release memory after finish training process Tensorflow2.0: GPU runs out of memory during hyperparameter tuning loop 我尝试在每次循环后运行这些命令: rm(model) k_clear_session() tf$compat$v1$
我在Keras有一个预先训练好的模型。我想训练另一个模型,其中模型的输出是已训练模型的输入,并且已训练模型的输出用于未训练模型的损失函数。就像这样
in_a + mod_b(some kind of feedback from B here) --> Model A --> out_a --> Model B --> out_b
error = (in_a - out_b)**2
然后使用这个错误来训练模型A。在这个系统中,in_a可以被视为一个常量,也有一个反馈回路
在keras或tensorflow中如何做到这一点?
我正试图将一个经过训练的链子模型转换成一个经过训练的角模型,希望把它转换成核心模型。我这样做的尝试是通过使用与chainer模型相同的体系结构直接设置实例化keras模型的权重。通过调试,我注意到权矩阵的形状在Keras中设置时会被转换。问题是这两种模式的产量不同。在keras模型中,第一层得到了一些正确的输出,但大多数输出都以不可预测的方式被零化。对于我缺少的受过训练的角膜模型,还有其他参数吗?
import chainer
import cv2 as cv
import numpy as np
import argparse
import sys
import os
import ev
我在TFX中使用了一个非常简单的keras模型来解决一个回归问题。看起来TFX希望你使用一个带命名输出的keras模型,所以我做了:
output = {key: tf.keras.layers.Dense(1, name = key)(x)
for key in _transformed_names(_LABEL_KEYS)}
model(inputs, outputs)
我不明白赋值器如何将我的数据集的标签名称映射到我的模型的输出名称。
在我的代码中,我用表单列表在tfma.ModelSpec中设置了label_keys and prediction_keys参
我在玩我为xor-ing编写的神经网络代码。我写了这个模型:
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import matplotlib.pyplot as plt
model = keras.Sequential()
model.add(tf.keras.Input(shape=(2,)))
#model.add(keras.layers.Dense(2))
model.add(keras.layers.Dense(4, activation='relu'))
model.add(keras.layers.D
我有几个模型将输入(字嵌入)分类为几个类。我的问题是,我需要分别训练这些模型,并需要将这些模型的输出合并在一起才能得到标签。
为了简单起见,假设只有两种模型:
Model 1: predicts A, B or C
Model 2: predicts D or E
然后,我需要对输入X进行分类,以便得到A、B、C、D和E上的联合概率。
我在Keras/Python中尝试了这段代码,在该代码中,我定义了神经网络并在训练后删除了softmax激活函数:
inputs = tf.keras.Input(shape=dim_in)
x = layers.Dense(dim_out)(inputs)
o
在中,它指出,如果我们想选择模型(顺序和功能)的中间层的输出,那么我们需要做的所有工作如下:
model = ... # create the original model
layer_name = 'my_layer'
intermediate_layer_model = keras.Model(inputs=model.input,
outputs=model.get_layer(layer_name).output)
intermediate_output = intermediate_la