如何像keras一样编写自己的“函数式API”？
函数式API是一种用于构建深度学习模型的编程接口，它允许用户通过将层连接在一起来创建复杂的神经网络模型。下面是如何像Keras一样编写自己的函数式API的步骤：
- 导入所需的库和模块：
- 导入所需的库和模块：
- 定义输入层：
- 定义输入层：
- 定义各个层：
- 定义各个层：
- 将层连接在一起：
- 将层连接在一起：
- 定义输出层：
- 定义输出层：
- 创建模型：
- 创建模型：
- 编译模型：
- 编译模型：
- 训练模型：
- 训练模型：
以上是一个简单的示例，展示了如何使用函数式API构建一个具有多个输入和一个输出的深度学习模型。你可以根据自己的需求和模型复杂度进行调整和扩展。
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连接Keras中的掩码输入
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使用Keras API，我尝试构建一个神经网络模型，如下所示。我有两个输入，每个输入都是分类时间序列，它们已经转换为一次hots。在一个批次中，时间序列通常具有不同的长度，因此我用零填充它们，使其达到相同的长度。我想首先对每个输入应用一个掩蔽层，以便忽略填充，然后对每个输入应用TimeDistributed密集层，最后在将结果传递到LSTM之前连接密集层的输出。(这并不重要，在LSTM之后会应用最终的线性致密层。)如下所示：
from tensorflow.keras.layers import Input,Dense,Concatenate
from tensorflow.keras.lay
浏览 0提问于2021-07-07得票数 0
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如何在tf.keras中修复此AssertionError？
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我有一个简单的tf.keras功能模型，有两个输入，一个用于CNN层，另一个用于密集层。 Batch_Size=64
train_dataset1=Dataset.from_tensor_slices((Xs_train, Xk_train,
y_train)).shuffle(Batch_Size*2).batch(Batch_Size)
valid_dataset1=Dataset.from_tensor_slices((Xs_valid, Xk_valid, y2_valid)).batch(Batch_Size)
# Input for CNN 1D
input1 =
浏览 127提问于2020-09-29得票数 0
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如何在输入形状未知的当前模型中使用另一个模型作为图层
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假设我有一个基模型，它有两个输入和一个输出值：
# define two input
input1 = keras.Input(shape=(100,), dtype=tf.int8)
input2 = keras.Input(shape=(20,), dtype=tf.int8)
# DNN for onehot feature
dense1 = Dense(32, activation='relu')(input1)
dense2 = Dense(4, activation='relu')(input2 )
# output
output = Dense(
浏览 0提问于2021-12-31得票数 1
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为什么在Keras的注意力模型中只有一个输入？
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在这段代码中，作者定义了两个输入，但模型中只有一个输入提要。应该有一些bug，但是，我可以运行它。我想知道为什么我可以成功地运行这段代码。 def han():
# refer to 4.2 in the paper whil reading the following code
# Input for one day : max article per day =40, dim_vec=200
input1 = Input(shape=(40, 200), dtype='float32')
# Attention Layer
de
浏览 19提问于2019-06-25得票数 0
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不同形状的输入张量是如何输入神经网络的？
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我正在使用Keras跟踪策略梯度上的，并且无法完全理解下面的内容。
在下面的情况中，输入不同形状的张量是如何输入到模型中的？
层既不是.concated也不是.Added。
input1.shape = (4, 4)
input2.shape = (4,)
“输入”层有4个神经元，并接受input1 + input2作为4d载体？
代码摘录(修改使其更简单)：
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models, optimizers
from tensorflow.keras import
浏览 2提问于2021-02-22得票数 0
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如何在Keras中连接两个模型？
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我正在尝试在keras中创建一个模型。我读了一篇论文，我想从这篇论文中创建一个模型。下面是我想要的：ArchitectureInPaper 我试着创建一个这样的模型，但我不知道如何在Keras中连接两个模型。以及如何在本文中创建这样的体系结构模型。 input1 = Input(shape=(96,96,3))
x1 = Conv2D(64,
(5,5),input_shape=input_shape,padding='same',activation='relu',strides=
(2,2))(input1)
x1 = MaxPooling2D(poo
浏览 29提问于2019-06-18得票数 0
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在模型上应用一个层是做什么的？
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我正在使用tensorflow.keras API，并且遇到了我不熟悉的语法，即在子模型的输出上应用一个层，如下面的示例所示
from tensorflow.keras import Model, layers
from tensorflow.keras.applications import resnet
target_shape = (200, 200)
base_cnn = resnet.ResNet50(
weights="imagenet", input_shape=target_shape + (3,), include_top=False
)
f
浏览 0提问于2021-11-20得票数 0
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创建多通道网络：“串联”对象没有属性“形状”
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我试图按如下方式建立一个多输入模型，但在定义以下内容时遇到了困难：
每个独立输入的实际输入形状。
应否使用扁平化
把我的两位模特连在一起
我想建造这样的东西：
-First Dense Layer- - First Dense layer -
| |
| |
Second Dense layer Second Dense layer
|
浏览 0提问于2020-10-13得票数 3
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具有共享权的Keras稠密模型
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我想要建立一个密集的模型在角角与分担的重量。我的方法如下所述。我有一个叫做dense的密集网络。dense_x、dense_y和dense_z应该共享权重(即使用dense)。然后，将这三个网络的输出连接起来，并在另一个密集网络中进行馈电。
然而，这种方法在某种程度上是行不通的。如何正确地使用共享权重？
num_nodes = 310
input_tensor_x = Input(shape=(310,))
input_tensor_y = Input(shape=(310,))
input_tensor_z = Input(shape=(310,))
dense = Dense(num_n
浏览 1提问于2021-03-06得票数 1
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Python多输入层-如何连接/合并？
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在python中，我试图建立一个神经网络模型，使用keras中的Sequential来执行二进制分类。请注意，X是时间序列数据59x1000x3 (示例x时间步骤x功能)的numpy数组，D是由59x100组成的numpy数组(样本x辅助功能)。我想通过lstm层传递时间序列，然后在后面的一层增加相应的特性(即连接两层)。
我的符合模型的代码如下：
def fit_model(X, y, D, neurons, batch_size, nb_epoch):
model = Sequential()
model.add(LSTM(units = neurons, input_sh
浏览 0提问于2018-09-17得票数 1
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如何正确建立多输入神经网络
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我正在构建一个NN，作为输入，有两个汽车图像和分类，如果有相同的制造和模型。我的问题在于keras的fit方法，因为存在这个错误。
ValueError:在检查目标时出错:期望dense_3具有形状(1 )，但得到与形状(2，)相同的数组
网络体系结构如下：
input1=Input((150,200,3))
model1=InceptionV3(include_top=False, weights='imagenet', input_tensor=input1)
model1.layers.pop()
input2=Input((150,200,3))
model2=In
浏览 3提问于2020-01-03得票数 0
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带有keras的CNN :输入0与图层flatten_2不兼容:期望的min_ndim=3，找到的ndim=2
keras、conv-neural-network
? 我不明白这个错误这里是我的模型 L_branch = Sequential()
L_branch.add(Embedding(vocab_size, output_dim=15, input_length=3000, trainable=True))
L_branch.add(Conv1D(50, activation='relu', kernel_size=70, input_shape=(3000, )))
L_branch.add(MaxPooling1D(15))
L_branch.add(Flatten())
浏览 17提问于2020-06-20得票数 1
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自调整CNN网络
neural-network、classification、keras、convolutional-neural-network
我目前正在努力建立一个自调整网络，以便给定任意数量的输入，应该始终提供形状的输出(15,145)。
网络结构非常简单，如下所示：
inputs = 36
list_of_input = [Input(shape = (45,5,3)) for i in range(inputs)]
list_of_conv_output = []
list_of_max_out = []
for i in range(splits):
list_of_conv_output.append(Conv2D(filters = 145 , kernel_siz
浏览 0提问于2017-04-10得票数 2
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我正在尝试运行下面的玩具模型，以了解如何使用SparseCategoricalEntropy来解决分类问题。但是，我在说ValueError: Shapes (None, 2) and (None, 1) are incompatible时遇到了一个错误。
我的理解是，最后一层的输出是形状[batch_size,num_classes]的概率输出，其中每一行的总和为1，而为SparseCategoricalEntropy提供的真实预测是形状[batch_size]。
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensor
浏览 2提问于2021-09-28得票数 1
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Keras自定义lambda层:如何规范/缩放输出
keras、neural-network、normalization、loss-function、normalize
我正在努力缩小λ层的输出。代码如下:我的X_train为100*15*24，Y_train为100*1 (网络由LSTM层+密集层组成)
input_shape=(timesteps, num_feat)
data_input = Input(shape=input_shape, name="input_layer")
lstm1 = LSTM(10, name="lstm_layer")(data_input)
dense1 = Dense(4, activation="relu", name="dense1")(lstm1)
浏览 0提问于2020-10-19得票数 1
2回答
从字典中调出测试和训练数据
python、machine-learning、scikit-learn、data-mining
我想将我拥有的数据从一个字典和一个单独的数组中分割成训练和测试数据。我尝试过各种方法，但没有达到目的。首先，我需要将这些特性作为字典保存，因为它们是如何在我的管道中进行预处理的。社会上有人对此有什么建议吗？
字典(特征值)：
{'input1': array([42., 50., 68., ..., 60., 46., 60.]),
'input2': array([[-2.00370455, -2.35689664, -1.96147382, ..., 2.11014128,
2.59383321, 1.24209607],
浏览 2提问于2020-10-15得票数 2
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升级到Tensorflow 2.5，现在使用预先训练的Keras应用程序模型时会出现Lambda层错误
tensorflow、machine-learning、keras、deep-learning、keras-layer
我遵循本教程建立了一个针对我的问题的暹罗网络。我使用了Tensorflow 2.4.1，现在升级了
这段代码以前运行得很好。
base_cnn = resnet.ResNet50(
weights="imagenet", input_shape=target_shape + (3,), include_top=False
)
flatten = layers.Flatten()(base_cnn.output)
dense1 = layers.Dense(512, activation="relu")(flatten)
dense1 = layers.
浏览 3提问于2021-05-23得票数 1
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具有多输入的Keras序列
tensorflow、keras
给定3个数组作为网络的输入，它应该了解第一个数组、第二个数组和第三个数组中的数据链接。
特别是：
1数组包含整数(例如: 2、3、5、6、7)第2数组包含整数(例如: 3、2、4、6、2)第3数组包含整数，这是第1和第2数组中数据之间操作的结果(例如: 6、6、20、36、14)。从上面的示例数据可以看出，所做的操作是一个乘法，所以网络应该学习这个，给出：model.predict(11,2) = 22.。
下面是我使用过的代码：
import logging
import numpy as np
import tensorflow as tf
primo = np.array([2, 3
浏览 1提问于2022-09-29得票数 0
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Keras序列模型的多输入
python、tensorflow、keras、sequential
我试图合并两个模型的输出，并使用keras序列模型将它们作为对第三个模型的输入。Model1：
inputs1 = Input(shape=(750,))
x = Dense(500, activation='relu')(inputs1)
x = Dense(100, activation='relu')(x)
Model1：
inputs2 = Input(shape=(750,))
y = Dense(500, activation='relu')(inputs2)
y = Dense(100, activation='relu&#
浏览 1提问于2018-10-26得票数 6
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同一模型在Keras和Tensorflow中产生一致的不同精度。
python、tensorflow、keras、neural-network
我试图在Keras中实现相同的模型，在Tensorflow中使用Keras层，使用自定义数据。在多次训练中，这两种模型的准确度一致不同(keras ~71%，tensorflow ~65%)。我希望tensorflow做得和keras一样好，所以我可以进入tensorflow迭代来调整一些较低级别的算法。
这是我最初的Keras代码：
from keras.layers import Dense, Dropout, Input
from keras.models import Model, Sequential
from keras import backend as K
input_si
浏览 0提问于2018-12-20得票数 1
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