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问答
(4082)
视频
沙龙
1
回答
在
Tensorflow
(
None
,
1
)
和
(
None
,
150
)
中
拟合
CNN
时
不
兼容
的
形状
,
即使
在
尝试
One-Hot
之后
也是
如此
python
、
tensorflow
、
keras
、
conv-neural-network
我正在
尝试
运行一个
CNN
,对
150
个不同
的
精灵宝可梦角色进行分类。尽管我尽了最大
的
努力,我还是不断地收到这个错误:ValueError: Shapes (
None
,
1
) and (
None
,
150
) are incompatible。我
尝试
了一次热编码我
的
标签(也许我做错了?),但没有骰子。我知道这是一个很受欢迎
的
问题,但我似乎在网上找不到适合我
的
解决方案。,
浏览 6
提问于2021-10-03
得票数 0
1
回答
如何将
CNN
训练与适当
的
输入形式相匹配?
python
、
keras
、
conv-neural-network
我正在
尝试
用标准普尔500数据集来训练
CNN
和
LSTM网络。这是我
的
列车数据集
的
形状
:model.add(TimeDistributed(Conv
1
D(filters=64,kernel_size=
1
, activation='relu'), input_shape=(
浏览 0
提问于2020-08-20
得票数 2
回答已采纳
1
回答
TensorFlow
,
在
CNN
混乱
中
重塑
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
conv-neural-network
我已经看到这个疑问发布了几次,但没有得到任何答案,至少我特别困惑,关于重塑是如何工作
的
,为什么它是必要
的
。我将尽量简短并切中要害。因此,我
在
TensorFlow
文档
中
读到,当你实现细胞神经网络
时
,
在
将数据输入卷积层之前,需要对数据进行整形,因为卷积层接受4D张量,而不仅仅是元素列表(下载
的
训练数据)。卷积池过程
的
输出
也是
一个4D张量。它被送入扁平层。Now...the扁平层,用于接收在将其传递给卷积之前需要整形相同列
浏览 1
提问于2020-04-06
得票数 1
1
回答
获取ValueError:
在
CNN
中
拟合
皮肤癌数据集后,
形状
(
None
,
1
)
和
(
None
,9)是
不
兼容
的
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
deep-learning
、
conv-neural-network
我正在创建一个使用ISIC皮肤癌数据集检测皮肤癌
的
模型。我已经创建了一个
CNN
模型,但是在编译
之后
抛出了一个
形状
错误。我
的
代码-num_classes = 9model.add(layers.experimental.preprocessing.Rescaling, 180, 180, 3), (
None
,)), types: (tf.float32, tf.int32)> 现在
浏览 27
提问于2021-05-27
得票数 3
回答已采纳
1
回答
CNN
不
预测图像类别
python
、
python-3.x
、
tensorflow
、
conv-neural-network
我用
CNN
制作了一个脑瘤检测模型,当我试图通过预测样本图像
的
类别来测试它
时
,会出现一个错误。best_model.predict(image) ValueError: zero_padding2d层
的
输入0与图层
不
兼容
:预期
的
ndim=4,found ndim预期
的
形状</e
浏览 0
提问于2020-10-18
得票数 1
回答已采纳
1
回答
来自numpy数组
的
Tensorflow
数据集
python
、
numpy
、
tensorflow
、
keras
我得到了错误:ValueError: Shapes (15,
1
) and (768, 15) are incompatible 如果numpy数组
的
形状
与预期
的
输入/输出
不
兼容
,这将是有意义
的
。但是如果我使用model.fit(X,Y)使用numpy数组运行它,它运行起来没有任何问题,所以
形状
看起来没有问题。在下一步
中
,我检查了输出大小: >>> train_dataset.batch(4) <Ba
浏览 15
提问于2021-01-14
得票数 0
回答已采纳
3
回答
提供多输入多输出尺寸错误
的
Keras自定义数据生成器(函数api模型)
python
、
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
、
lstm
我用Keras编写了一个生成器函数,在从__getitem__
中
返回X,y之前,我反复检查了X
和
Y
的
形状
,它们都很好,但是生成器给出了维数
不
匹配
的
数组
和
警告。当我
尝试
用下面的代码用生成器来
拟合
模型
时
train_datagen = TrainGenerator(df=train_df, batch_size=32, num_classes=
None
, shuffleEpoch
1
浏览 3
提问于2020-11-12
得票数 1
2
回答
Keras:具有一个输入
和
两个输出
的
模型,
在
不同
的
数据上联合训练(半监督学习)
machine-learning
、
computer-vision
、
deep-learning
、
keras
、
unsupervised-learning
我想用Keras编码,这是一个神经网络,既是一个自动编码器,
也是
一个半监督学习
的
分类器。总而言之:如果模型具有相同
的
输入数据
形状
和
相同
的
“编码”卷积层,但会分成两个头(分叉式),那么就有一个分类头
和
一个解码头,
在
某种程度上,无监督自动编码器将有助于分类头
的
良好学习。但在Keras
中
,事情是更高层次
的
,我觉得所有对".fit“
的
调用都必须一次提供所有数据(所以它会迫使我将分
浏览 0
提问于2017-06-01
得票数 1
1
回答
应用tf.boolean_mask
的
tensorflow
tensorflow
,
1
)
不
兼容
第138行,
在
body "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/
tensorflow
/python/ops/array_ops.py行
中
在
assert_is_compatible_with ValueError
中
(“
形状
%s
和
%s是
不</e
浏览 4
提问于2017-11-29
得票数 0
1
回答
:输入与conv
1
d层
不
兼容
python
、
keras
、
conv-neural-network
我有一个很大
的
工作模型,我想将最后一个密集
的
层更改为卷积层(包括池
和
输出)。但是,当我使用
cnn
时
,我会发现以下错误:dense = model.get_layer('NSP-Dense
浏览 3
提问于2019-11-16
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何使用Keras数据集创建两种类型
的
图像分类
的
双模式神经网络?
keras
、
dataset
、
image-classification
我正在
尝试
设计一个2通道ANN来获取2种类型
的
图像作为输入,并将它们分为5类:...class_
1
/......image_2.jpg
150
×
150
幅图像
中
的
8700幅,这样做会导致所有的内存消耗
和
崩溃。:图像批次:(128,
150
,
150
,3),标签:(128,)
形状
:图像批次:(128,<e
浏览 28
提问于2022-11-15
得票数 0
回答已采纳
1
回答
DNN错误:图层sequential_10
的
输入0与图层
不
兼容
python
、
numpy
、
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
描述我正在创建一个用于帕金森预测
的
DNN模型。我将数据集分成195行
和
23列。有22个特征
和
一个表示肯定或否定
的
类标签属性。当我
尝试
使用keras
拟合
模型
时
,它显示输入
形状
浏览 0
提问于2021-04-07
得票数 1
2
回答
Tensorflow
:生成批量尺寸
在
1
维内变化
的
图形?
tensorflow
、
conv-neural-network
我试图
在
Tensorflow
中
构建一个
CNN
模型,其中一个批内
的
所有输入都是相同
形状
的
,但在批间输入
在
维度
1
上有所不同(即小批大小相同,而小型批处理
形状
不同)。NUM_CHANNELS)) 我
在
输入占位符中使用“
None
”,因为
在
批处理之间,这个值是不同
的
,
即使
在
批处理
中
没有变化。在运行我<e
浏览 4
提问于2017-04-28
得票数 1
回答已采纳
1
回答
Tensorflow
2:如何
拟合
在call方法
中
返回多个值
的
子类模型?
tensorflow
、
keras
、
computer-vision
、
tensorflow2.0
、
tf.keras
我通过
TensorFlow
2
中
的
Model子类构建了以下模型:from
tensorflow
.keras.applicationsself.flatten_layer = Flatten() y_hat = self.
浏览 2
提问于2021-06-09
得票数 1
回答已采纳
1
回答
可变批量张量
的
显式广播
python
、
keras
、
tensorflow2.0
、
tf.keras
我正在
尝试
在
TensorFlow
2.0RC
中
实现一个自定义
的
Keras Layer,需要将一个[
None
, Q]
形状
的
张量连接到一个[
None
, H, W, D]
形状
的
张量上,以产生一个[
None
,假设两个输入张量具有相同
的
批量大小,
即使
事先不知道。此外,H、W、D
和
Q
在
写入时都是未知
的
,但在
浏览 6
提问于2019-08-30
得票数 1
回答已采纳
1
回答
多输入模型
中
的
ValueError
keras
、
neural-network
、
functional-programming
、
conv-neural-network
、
valueerror
我正在创建一个多输入模型,其中我连接一个
CNN
模型
和
一个LSTM模型。lstm模型包含最后5个事件,
CNN
包含最后一个事件
的
图片。两者都被组织起来,使得numpy
中
的
每个元素k与5个事件
和
相应
的
图片相匹配,输出标签
也是
如此
,输出标签是应该由模型预测
的
“下一个”事件。= Model(inputs, x)hidden
1
浏览 2
提问于2020-05-01
得票数 0
回答已采纳
2
回答
Tensorflow
模型输入
形状
错误:图层sequential_11
的
输入0与layer: rank
不
兼容
,但该图层需要已定义
的
等级
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
deep-learning
我正在
尝试
用输入
形状
(14400,
1
)
的
数据
在
TensorFlow
中
训练一个
1
D
CNN
模型,但我收到了输入
形状
与模型
不
兼容
的
错误。我已经确保我
的
输入数据具有正确
的
形状
。我使用
的
是
TensorFlow
版本2.3.0 批次代码段(每个批次32个示例,数据
形状
-
浏览 21
提问于2021-03-26
得票数 2
回答已采纳
1
回答
将特性连接到具有多个输入
的
Keras Functional
时
出错
python
、
tensorflow
、
keras
、
stanford-nlp
、
conv-neural-network
我应该在哪里插入从训练集中提取
的
特性,以便在模型中使用?我会
和
layers.concatenate([])连接吗?例句:我计算了标题和文档
的
语义相似性。我想把这个特性作为模型
的
输入。,但是当我运行列车模型代码块
时
,它会返回一个警告
和
错误: 警告:
tensorflow
:模型是为输入张量(“semantic_6:0”,shape=(
None
,26784),dtype=float32)构造
的
形状
(
None
浏览 1
提问于2020-09-25
得票数 2
2
回答
在
tensorflow
(使用Keras)中出现“InvalidArgumentError:
不
兼容
的
形状
:[10,2] is .[10]”
的
原因是什么?
python-3.x
、
tensorflow
、
keras
、
computer-vision
、
object-detection
我正在
尝试
使用
CNN
与Keras结合使用
Tensorflow
进行对象检测。我对此相当陌生,所以我使用教程作为指南,但使用了我自己
的
一套
和
其他一些东西。我得到
的
错误是
Tensorflow
的
形状
与x
不
兼容
,2与x
不
兼容
,其中x是我拥有的任意数量
的
训练图像,2是类
的
数量。我只是为了测试而使用了少量
的
图像,但我非常确定
浏览 66
提问于2019-04-08
得票数 5
回答已采纳
1
回答
Tensorflow
可变图像输入大小(自动编码器,放大.)
python
、
tensorflow
、
keras
、
generator
、
tensorflow-datasets
我一直
在
寻找一个解决方案,如何使用不同大小
的
图像作为神经网络
的
输入。第一个想法是使用numpy。但是,由于每个图像
的
大小不同,我无法使用它,因为
tensorflow
不接受numpy.ndarray。
尝试
用yield实现自定义生成器,但是遇到了大量
的
errors
在
最后确定GeneratorDataset迭代器
时
发生错误:
浏览 4
提问于2021-12-05
得票数 0
回答已采纳
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