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我想弄清楚是否有可能使用tensorflow lite for android环境从特定的层获得输出。目前我知道使用：'interpreter.run()‘我们接受“标准”输出，但这不是我想要的。谢谢你的建议。
浏览 19提问于2020-05-27得票数 2
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Keras附带的平均层已经支持掩码，然而，查看平均层的源代码，我不清楚如何以及是否应用掩码。
我有一个输入列表，每个输入都有自己的掩码(例如，来自嵌入层)。我想要的平均图层应该取那些未被屏蔽的输入的平均值。换句话说，如果一个输入被屏蔽了，它在计算的平均值中不应该有任何发言权。如果所有输入都被屏蔽，那么输出就会被屏蔽并传递到下一层。一个相关的问题是
浏览 2提问于2019-10-21得票数 1
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从冻结层获取输出张量
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我目前冻结了前70个层，并且只在最后10个层上进行训练。由于我的数据集的大小，每个时期需要45分钟来训练。如果有办法，我想在整个网络上训练1个时期，获得最后一个冻结层的输出张量，并将其输入到训练层中，以确定需要多少个时期。
我希望这将减少训练网络所需的时间，因为恒定的层基本上是被跳过的。以下是我遵循的教程：
浏览 2提问于2020-05-20得票数 1
我正在尝试实现一个带有LSTM层的去噪自动编码器。架构紧随其后。model.fit(trainX, trainY, nb_epoch=100, batch_size=batch_size, verbose=2)
我的
浏览 5提问于2017-03-10得票数 5
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我试图从带注释的文本中找出与单词相关的标签。我正在使用bidirectional LSTM。我有X_train，它的形状是(1676，39)和Y_train，形状相同的(1676，39)。我无法找到如何为Keras模型提供合适的维数。
浏览 0提问于2018-09-21得票数 0
如下表所示，[0][0] of input_1[0][0]是什么意思？Layer (type) Output Shape Param # Connected to input_1 (InputLayer) (None, 1) 0
_________
浏览 2提问于2018-12-27得票数 10
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我试图显示网络中中间层的输出，并使用以下代码：layer_outputs = [layer.output for layer in w_extraction.layers我的完整代码在这里：from
浏览 4提问于2019-03-26得票数 1
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我正在向tf.nn.dynamic_rnn函数传递一个3层的LSTM .我想以一种特定的方式处理来自dynamic_rnn函数的输出:也就是说，我想让dynamic_rnn输出流到一个完全连接的层。dynamic_rnn输出为3阶张量，形状为[batch_size, sequence_length, hidden_dim].我过去常常将output[:, -1] (其形状为[batch_size,
浏览 5提问于2017-09-11得票数 1
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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<em
浏览 3提问于2020-08-30得票数 3
据我所知，ROIs是由原始输入图像上的每个区域(x1、y1、x2、y2)表示的。ROI池层从特征提取器的输出中获取输入，这些部分对应于原始输入图像的ROIs。这就是我发现的，对于输入列表中的每个感兴趣区域，它接受与其对应的输入功能映射的一部分，并将其缩放到某种预定义的大小。而在这里
-- ROI池层，本质上是通过( a)获取</
浏览 3提问于2022-05-26得票数 0
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get_source_inputs()函数在keras中的用途是什么。我在文档中没有看到有关这方面的任何信息。
浏览 3提问于2017-09-21得票数 2
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我在PyTorch中有一个大小的张量(32,128，50)。这些是50个字嵌入，批处理大小为32.也就是说，我大小中的三个索引对应于批数、最大序列长度(带有“pad”令牌)和每个嵌入的大小。现在，我想通过一个线性层来获得一个大小(32,128，1)的输出。也就是说，对于每一个嵌入在每个序列中的单词，我想把它变成一维的。我试着在我的网络中添加一个线性层，从50到1维，输出</
浏览 12提问于2022-02-17得票数 0
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我试图使用Keras在GPU上训练一个神经网络，并得到一个“资源耗尽:分配张量时的OOM”错误。它试图分配的特定张量不是很大，所以我假设以前的张量消耗了几乎所有的VRAM。错误消息附带了一个提示，提示如下：
提示:如果您希望在OOM发生时看到分配的张量列表，请将report_tensor_allocations_upon_oom添加到RunOptions中以获取当前分配信息RunOptions似乎是一个Tensor
浏览 2提问于2018-04-05得票数 28
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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
浏览 0提问于2018-12-20得票数 0
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假设我有一个张量input的形状100x1，另一个张量inplace的形状20x1和一个index_tensor的形状100x1。index_tensor表示要插入来自inplace的值的input位置。index_tensor只有20个True值，其余值为False。我试着解释下面想要的操作。如何使用tensorflow实现这一操作。
assign操作仅适用于tf.Variable，而我希望将其应用于tf.nn.rnn的</
浏览 1提问于2019-06-18得票数 6
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我试着四处寻找，但奇怪的是，我找不到类似的东西。假设我有几个完全连接的层：fc_2 = tf.contrib.layers.fully_connected(fc_1, 10)当我用sess.run(...)运行这些数据时，我会得到一个张量。这个张量是什么？是重量吗？梯度？对于我们给出的
浏览 4提问于2018-04-13得票数 0
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我刚开始深入学习，我用下面的代码创建了一个用于预测植物病害的模型 def __init__(self):model = CNN_Model()
out
当我试图运行上面的代码时，我得到的错误我已经尝试了类似的问题的答案，但我的问题仍然没有解决。
浏览 6提问于2021-10-30得票数 3
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张量网络与神经网络
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和常规之间有什么不同，张量的性质是从哪里开始的？毕竟，矩阵是秩2张量。对于我这个门外汉来说，这两个看起来是一样的:输入层，隐藏层，输出层：张量网络似乎是更大的东西，因为它也出现在中。
浏览 3提问于2016-12-15得票数 1
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