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然而，这是不可能的，因此我要么进一步(以某种方式)增强模型的性能，要么直接在模型中包含有用的预处理步骤。 我该怎么做呢？到目前为止，我找到的最好的解决方案，包括使用Keras后端重新实现我想要的功能。有用的链接： Keras Custom Layer with advanced calculations How to Switch from Keras Tensortype to numpy arrayHow to create a Keras Custom Layer using fu
浏览 4提问于2019-08-22得票数 1
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我想写一些自定义的Keras层，并在层中做一些高级计算，例如使用Numpy，Scikit，OpenCV…class MyCustomLayer(Layer): super(MyCustomLayer
浏览 3提问于2019-02-18得票数 2
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由于在TensorFlow 2.0中，他们计划将所有高级API统一到keras (我不太熟悉)下，并完全删除会话，我想知道：
如何创建具有自定义梯度的自定义角化层？我已经看到了(非常有限的) 在keras中创建自定义层，但是它没有描述如果我们希望操作具有自定义梯度，我们应该做什么。
浏览 0提问于2019-06-18得票数 15
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Keras库列表只有3种类型的关注点-- 角化注意层，它们是：注意层然而，理论上可能有多种类型的注意，例如(其中一些可能是同义词
浏览 0提问于2021-06-12得票数 2
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我有一个神经网络，在Keras和scikit中都实现了一个隐藏层--学习来解决回归问题。在scikit- learning中，我使用了具有大多数默认参数的MLPregressor类，而在Keras中，我有一个隐藏的密集层，参数设置为与scikit相同的默认值--学习(它使用相同的学习速率和有没有人经历过类似的事情，并能够使Keras模型更精确？Scikit
浏览 6提问于2021-06-30得票数 2
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当我创建具有一个或多个自定义层的Keras模型时，可以使用model.save()方法以TensorFlow SavedModel格式持久化Keras模型。我可以使用tf.keras.models.load_model()函数从文件系统中加载此模型，然后再次将其保存到文件系统中。missing 1 required argument: training 您可以尝试使用以下代码复制此问题： import tensorflow as tf
class CustomLayer(tf.
浏览 107提问于2021-10-29得票数 0
我正在构建一个具有多头注意力层的keras模型。我正在尝试从keras.layers实现MultiHeadAttention层，但是当我运行代码时，我在不同的变量上多次收到以下警告：
“警告:tensorflow:以下变量已用于Lambda层的调用(tf.einsum)，但在其跟踪的对象中不存在：<tf.Variable‘multi_head_ are /query/kernel:0’shape=(1，8,240) dtype=float32&
浏览 5提问于2021-05-27得票数 1
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谁能告诉我在Keras中反向传播是怎么做的？我读到在Torch中很简单，在Caffe中很复杂，但我找不到任何关于使用Keras做这件事的东西。我正在用Keras (一个非常初学者)实现我自己的层，我想知道如何做反向传播。
提前谢谢你
浏览 5提问于2017-11-21得票数 21
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我有一个用模型子类API在tensorflow 2中编写的模型。它包含一个自定义层。问题是，在自定义层中，我需要将输入张量的通道号发送到运行时的Conv2D层。请参阅下面的代码：import tensorflow as tf
def __init__(self,sel
浏览 1提问于2020-12-06得票数 4
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我在tensorflow中有一个脚本，其中包含自定义的tensorflow操作。我想将代码移植到keras，我不知道如何在keras代码中调用自定义操作。我想在keras中使用tensorflow，所以我到目前为止找到的教程描述了与我想要的相反的东西：。outC = my_custom_op(inA, inB
浏览 0提问于2018-08-01得票数 3
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我正在构建一个使用Keras的2隐藏层MLP。我使用SciKit学习包装器来使用GridSearchCV功能。我的样本大小是有限的，迫使我使用K-折叠验证以及值得信赖的结果。然而，我的理解是，对于K折叠验证中的每一次迭代，输入数据应该只使用训练数据进行缩放(并减少输出)。这需要在Keras模型中执行缩放。为了有可以理解的结果，输出应该被转换回来(使用以前找到的缩放参数)来计算度量。Z-将我的输入数据(X & Y)标准化为规范化层(
浏览 0提问于2020-05-01得票数 0
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我从Tensorflow开始，到目前为止，我只处理过具有少量隐藏层的“浅”前馈网络或神经网络，其对应的W是以如下方式单独定义的(该示例对应于具有五个隐藏层的网络的初始化)： W1 = tf.Variable
浏览 35提问于2019-02-10得票数 0
我发现在keras.backend或keras.layers中有许多相同的名称，例如keras.backend.concatenate和keras.layers.Concatenate。我模糊地知道，一个是张量，另一个是层。但是当代码这么大的时候，这么多的函数让我混淆了张量或者层。有人有解决这个问题的好主意吗？我发现的一种方法是首先在一个函数中定义所有占位符，但函数将其作为变量在结束时返回层，而另一个函数以该层为变量
浏览 0提问于2018-12-20得票数 0
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我尝试将ReLU和PReLU应用于CNN层，以比较结果，并尝试了以下代码：model.add(Conv1D(filters, kernel_size, activation='relu'))model.add(Conv1D(filters, kernel_size))Conv1D层是否使用PReLU作为激活函数？我怀疑，因为我打印了模型摘要，它显示了不同参数的CNN和PReLU之间的单独层，而具有ReLU函数的CNN层
浏览 7提问于2020-04-18得票数 0
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Tensorflow Keras模型和Tensorflow估计器都能够训练神经网络模型，并使用它们来预测新数据。它们都是建立在低级核心TensorFlow应用程序接口之上的高级API。
浏览 6提问于2018-07-21得票数 59
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我已经编写了一个代码来计算Keras中自定义层中的Choquet池。在Colab链接到笔记本：，因为你可以在梯度计算的代码崩溃，精确地在函数custom_grad。这是不可能的，因为我将返回与前一层相同形状的0渐变。所以我有两个问题：
在Keras (或Tensorflow中)是一种计算层输入和输出之间的梯
浏览 1提问于2020-01-29得票数 0
如果我在call方法中创建一个随机掩码(并通过调整输入数据来创建一个新的张量)，而不是init或build方法，这会在计算图上创建每个函数调用的新节点吗？我正在创建一个自定义的类似CutMix的层来使用表格数据。这一层将1)采用小型批处理，2)创建原始小批处理的洗牌版本，3)替换原来的值，以便在bernouilli(p)处进行洗牌。该层依赖于随机掩码(绘制的bernoulli(p))来切换被洗牌的值的原始值。在中，我
浏览 1提问于2021-08-13得票数 1
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我试图在Keras中实现一个丢失函数，它可以执行以下操作：我在考虑使用Lambda层首先将批处理outputy0，y1，.，yn转换为y1-y0，y2-y1，.，yn 1，然后对转换后的输出使用自定义丢失函数。但是，我不确定Keras是否能够理解Lambda层中没有可更新的权重，并且我不清楚如何通过Lambda层传播梯度，因为Keras
浏览 2提问于2019-05-12得票数 0
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我正在使用Scikit训练一个MLPClassifier。假设我想在MNIST上训练5个时期，其中一个隐藏层由100个神经元组成。使用scikit可以做到这一点吗？或者我应该使用Keras？
浏览 0提问于2020-01-25得票数 0
我最近刚刚开始使用Keras，并开始制作自定义层。然而，我对许多不同类型的层感到相当困惑，这些层的名称略有不同，但功能相同。例如，和中有3种不同形式的连接函数keras.layers.concatenate(inputs, axis=-1)
tf.keras.backend.concatenate为什么在连接后必须有行._keras_shape？_
浏览 0提问于2018-08-01得票数 13
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