如何在`tensorflow.keras`中替换`keras.layers.merge._Merge`
在tensorflow.keras中替换keras.layers.merge._Merge的方法是使用tensorflow.keras.layers.Concatenate或tensorflow.keras.layers.Add代替keras.layers.merge._Merge。
keras.layers.merge._Merge是一个抽象类，用于合并张量的层，它的子类包括keras.layers.Add、keras.layers.Subtract、keras.layers.Multiply等。在tensorflow.keras中，这些子类已经被替换成了tensorflow.keras.layers.Add、tensorflow.keras.layers.Subtract、tensorflow.keras.layers.Multiply等。
下面是对tensorflow.keras.layers.Concatenate和tensorflow.keras.layers.Add的详细介绍：
tensorflow.keras.layers.Concatenate：- 概念：
tensorflow.keras.layers.Concatenate是一个合并张量的层，将输入的张量在指定的轴上进行连接。 - 分类：属于合并层（Merge Layers）。
- 优势：可以方便地将多个张量进行连接，并且可以指定连接的轴。
- 应用场景：适用于需要将多个特征或通道进行连接的场景，如图像处理中的特征融合、文本处理中的多个嵌入层的连接等。
- 推荐的腾讯云相关产品：无。
- 更多详细信息和使用示例，请参考官方文档。
- 概念：
tensorflow.keras.layers.Add：- 概念：
tensorflow.keras.layers.Add是一个将两个张量进行相加的层。 - 分类：属于合并层（Merge Layers）。
- 优势：可以方便地对两个张量进行逐元素相加操作。
- 应用场景：适用于需要对两个张量进行相加的场景，如残差网络中的跳跃连接等。
- 推荐的腾讯云相关产品：无。
- 更多详细信息和使用示例，请参考官方文档。
- 概念：
使用tensorflow.keras.layers.Concatenate或tensorflow.keras.layers.Add可以替换keras.layers.merge._Merge，实现在tensorflow.keras中对张量的合并操作。
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目前，在tensorflow 2.0中，Keras可以通过tensorflow.keras和tensorflow.python.keras导入。这两种进口产品有什么不同，我该如何选择呢？
from tensorflow.keras import *
from tensorflow.python.keras import *
据我理解，tensorflow.python.keras与packages差不多，而tensorflow.keras是由TensorFlow实现的，后者可能与TF更兼容，但并不像Keras中的所有包，如层、InputSpec等。
另一个问题是，对于PyCharm这样的IDE
浏览 0提问于2019-09-10得票数 0
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4回答
我试图加载一个预先训练的BERT模型，使用变压器库在一个起重器培训工作中，我得到了“没有模块命名的keras错误”。您可以在下面找到相关的代码、导入和requirements.txt
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier
from tensorflow.keras import
浏览 7提问于2022-08-02得票数 1
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它继续显示这条黄线下的每一个进口从Tensorflow在谷歌的冒牌货。我不知道为什么会发生这种事？
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras.layers.experimental import preprocessing
from tensorflow.keras.model import Sequential
浏览 2提问于2022-09-08得票数 0
1回答
为了提高训练模型的延迟性，我尝试使用Tensorflow混合精度。
正如中提到的那样，仅仅设置策略似乎并不能提高模型的速度：
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras import mixed_precision
policy = mixed_precision.Policy('mixed_float16')
mixed_precision.set_global_policy(policy)
但是
浏览 3提问于2021-11-14得票数 0
我的代码中有一些张量，需要得到这些张量的值。这是其中之一。如何打印张量OA值？
Input:OA
Output: <tf.Tensor 'Sum_1:0' shape=(1, 600) dtype=float32>
Input:type(OA)
Output: tensorflow.python.framework.ops.Tensor
我已经尝试过所有可用的函数，如tf.print()、eval()、tensor.numpy()。在Tensorflow 2.0中，他们都没有为我工作。它们似乎只适用于“EagerTensor”，而不适用于“评论”。
1) OA.e
浏览 3提问于2020-02-21得票数 13
我使用TensorFlow将字符串的字符转换为数字。职能如下：
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
char_to_num = tf.keras.layers.experimental.preprocessing.StringLookup(
vocabulary=list(characters), num_oov_indices=0, mask_token=None)
但我得到了以下错误：
'tensorflow.python.keras.ap
浏览 2提问于2020-09-04得票数 0
我正在尝试学习TensorFlow，但我有一个问题。我像在官方网站上一样导入TensorFlow，但是我犯了一个错误。
import pandas as pd
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
回溯(最近一次调用)：
文件"C:\Users\Koray\Desktop\Python\main.py"，第4行，在
从tensorflow进口角
ImportError:无法从“tensorflow”导入
浏览 12提问于2022-05-05得票数 0
当我从TensorFlow在PyCharm中导入模块时，我会得到这个错误。
在“init.py”中找不到引用“keras”
但是，当我使用tensorflow.python.keras前缀时，不会显示警告。此外，在命令行中，没有显示此类警告。
>> from tensorflow.keras import activations
>> # No errors!
如何在PyCharm中修复该警告并自由使用tensorflow.keras而不是tensorflow.python.keras？我使用的是使用Anaconda和PyCharm 2018.2.5安
浏览 1提问于2019-02-19得票数 8
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1回答
我正在学习Keras中的神经网络公式。假设我有一个单层神经网络和特定的权重。(我知道我们在实践中随机地给出了权重。)见下图。
根据我学到的公式，损失是(7-8)^2+(16-9)^2/2=25。然而，真正的结果是15. 1/1 [==============================] - 0s 202ms/step - loss: 15.0000参见下面的代码。
from tensorflow.keras import models
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras import initial
浏览 2提问于2021-07-17得票数 0
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装载有效网如下：
import efficientnet.keras as efn
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras import Model
base_model = efn.EfficientNetB0(input_shape = (224, 224, 3), include_top = False)
并获得以下错误：
AttributeError:模块“keras.utils”没有属性“get_file”
浏览 6提问于2021-08-06得票数 1
#这是我的代码，我不知道rong #我需要你的帮助
from tensorflow.keras import layers
class AE(layers):
def __init__(self):
super(AE, self).__init__()
self.fc1 = layers.Dense(16,activation='relu',input_dim=16)
self.fc2 = layers.Dense(7,activation='linear')
self.fc3 = layers.BatchNormali
浏览 6提问于2022-06-01得票数 0
1回答
我试图在jupyter notbook中运行一段代码，但我遇到了以下代码行的问题：
from skimage.transform import resize from skimage.morphology import label
这两行代码导致了问题，下面是错误消息：
ImportError:无法导入名称“”get_window“”
这是我使用的导入代码。请帮帮我，因为我已经试过我所知道的一切了。
import os
import random
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplo
浏览 2提问于2021-06-05得票数 0
正如这里注释的https://github.com/keras-team/keras/releases/tag/2.4.0，keras 2.4.0现在专注于Tensorflow实现，并作为tensorflow.keras分发。现在只有一个Keras：tensorflow.keras。Keras文档还提到，要开始使用Keras，只需安装Kera2。似乎没有必要将TensorFlow作为单独的软件包进行安装。 我注意到在安装tensorflow之后，相关的keras版本(到目前为止是tensorflow 2.4.1 )仍然是2.4.0，而pypi.org显示最新的keras版本是2.4.3 (h
浏览 111提问于2021-05-11得票数 0
我想使用tf.keras接口创建一个自定义的合并层。但是，新的API隐藏了我想要继承的keras.layers.merge._Merge类。 这样做的目的是创建一个可以对两个不同层的输出执行加权求和/合并的层。以前，在keras python API (不是tensorflow.keras中包含的那个)中，我可以继承keras.layers.merge._Merge类，现在不能从tensorflow.keras访问它。 在此之前我在哪里可以做到这一点 class RandomWeightedAverage(keras.layers.merge._Merge):
def __init_
浏览 47提问于2019-09-27得票数 4
回答已采纳
例如：
我希望下面给定的语法改为两行。
from A.B import C
->
from A import B
from B import C # I want **B is a child module of A** in this line
我为什么要找这个零钱？
因为我得到了一个基于keras的开源项目，而不是基于tensorflow.，我需要将所有的keras更改为tensorflow.keras，方法是进行更改以节省时间，而不是在所有文件中的 keras 前面添加。
from tensorflow.keras import optimizers
->
from tens
浏览 3提问于2021-09-08得票数 1
我的系统信息：
Windows version : 11
Python version : 3.10.7
Tensorflow : 2.11.0
pip : 22.3.1
我已经核对了以前的问题，这些问题与我的问题相似，但没有帮助。
我更喜欢使用虚拟env而不是 Conda ，这就是为什么我不通过Conda使用tensorflow。
当我在木星实验室运行下面的程序时，会产生错误。
import sys
sys.version
'3.10.7 (标记/v3.10.7:6cc6b13，9月5日2022年，14:08:36) MSC诉1933
浏览 14提问于2022-11-26得票数 0
from tensorflow.keras.applications import VGG16
from tensorflow.keras import backend as K
model = VGG16(weights='imagenet',
include_top=False)
layer_name = 'block3_conv1'
filter_index = 0
layer_output = model.get_layer(layer_name).output
loss = K.mean(layer_output[:,
浏览 7提问于2021-02-16得票数 6
回答已采纳
1回答
我有几个DistributionLambda层作为一个模型的输出，我想将一个类似连接的操作连接到一个新的层中，以便只有一个输出是所有分布的混合，假设它们是独立的。然后，我可以对模型的输出应用对数似然损失。否则，我不能在Concatenate层上应用损失，因为它丢失了log_prob方法。我一直在尝试使用Blockwise发行版，但到目前为止还没有成功。
下面是一个示例代码：
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras import models
from tensorflow.keras import optimizers
浏览 0提问于2020-11-23得票数 0
问题是在推理时使用tensorflow.keras.models.load_model加载网络模型时会有很大的差异。如果我使用keras.models.load_model加载模型，推理速度比tensorflow.keras库快3倍。 模型存储在.h5文件中。可能只有一件事是“错误的”：首先我使用keras库训练并保存了模型，但(由于代码演变后的其他导入冲突)现在我使用tensorflow.keras加载它。 库版本包括： tensorflow==2.2.0
tensorflow-estimator==2.2.0
tensorflow-metadata==0.22.0
Keras==2.3.
浏览 32提问于2020-06-25得票数 0
1回答
我正在尝试一些使用keras模型的示例，这些模型已经可用。大多数示例都将keras与tensorflow (或pytorch或theano)结合使用。由于有限的可用资源和成本削减，我正在使用plaidml与amd gpu一起工作。由于keras支持可插拔的后端，我认为这可能不是问题。请分享您对使用keras api以及以后插入所需后端的想法。我之所以担心这个问题，是因为和使用的是tensorflow (import tensorflow.keras)的kera，而我使用的是带有可插拔后端的普通的keras(import keras)。什么是等价语句
img = tf.io.decode_png
浏览 5提问于2021-10-29得票数 0
我已经构造、拟合并保存了以下模型： import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras import preprocessing
from tensorflow.keras.models import Sequential
import config
from tensorflow.keras import applications
model = Sequential()
model.add(layers.Fla
浏览 439提问于2021-04-17得票数 0
回答已采纳
上下文-我在保存/加载EfficientNetB7时出错，我看到的一篇文章建议每晚安装tf。在我的Google Colab上，那真是搞砸了！我卸载tf-夜间，重新启动我的运行时，现在当我去运行我的导入单元时，我得到下面的错误。
我重新安装了tensorflow 2.6.0。
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError Traceback (most recent call last)
<ipytho
浏览 0提问于2021-10-18得票数 1
我有一个使用Swish (SiLU)激活的预训练模型：
from tensorflow.keras.applications import EfficientNetB0
e_net = EfficientNetB0(weights='imagenet', include_top=False)
我想用LeakyReLU替换所有的it激活。对于像ReLU或Sigmoid这样的基本功能，它可以很容易地替换为：
from tensorflow.python.keras.layers import Activation
from tensorflow.keras import acti
浏览 16提问于2021-02-26得票数 0
回答已采纳
1回答
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras import models
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
network=models.Sequential() # this initia
浏览 2提问于2020-09-15得票数 0
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3回答
密集层Keras的输出维数
、、、、
我有下面的样例
from tensorflow.keras import models
from tensorflow.keras import layers
sample_model = models.Sequential()
sample_model.add(layers.Dense(32, input_shape=(4,)))
sample_model.add(layers.Dense(16, input_shape = (44,)))
sample_model.compile(loss="binary_crossentropy",
浏览 13提问于2021-04-12得票数 1
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当我导入TensorFlow时，会得到一个错误。我试着重新安装它，但是我仍然得到了这个错误--> TypeError:无法将函数返回值转换为Python类型！签名是() ->句柄。
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Add, Input, Dense, Dropout
from tensorflow.keras.layers import BatchNormalization, Embedding
from tensorflow.keras.layers import Flatten, Conca
浏览 1提问于2022-04-28得票数 8
我有一个EfficientNet模型(tensorflow.keras==2.4)，希望使用检查结果，但它需要keras==2.2.4
训练代码：
tensorflow.keras.__version__ # 2.4
model = tf.keras.applications.EfficientNetB1(**params)
# do training
model.save('testModel')
我将模型另存为文件，但无法将其加载到Keras 2.2.4中。这就是我被卡住的地方，我不知道该怎么做来转换模型。
使用调查：
keras.__version__ # 2.2.
浏览 0提问于2021-05-25得票数 0
我在用
Tensorflow 2.0
在遵循了从Tensorflow 1.14到Tensorflow 2.0的迁移指南之后，我从tensorflow.keras中导入了所有模块，而不仅仅是keras。但是下面的命令会给出属性错误-
from tensorflow.keras import backend as K
K.tensorflow_backend._get_available_gpus()
Output: AttributeError: module 'tensorflow_core.keras.backend' has no attribute 'tens
浏览 8提问于2019-12-17得票数 0
我尝试将keras导入到我的ANN模型中，但我发现此模块找不到错误类型。我尝试了从tensorflow.keras导入tp，但仍然存在同样的问题。
没有名为'keras‘的模块
浏览 1提问于2020-10-22得票数 2
我有一个正则标记器：
import re
HTML_SCANNER_REGEX = re.compile(r'</?\w+|\w+[#\+]*|:|\.|\?')
def html_regex_tokenizer(corpus):
return [match.group() for match in re.finditer(HTML_SCANNER_REGEX, corpus)]
我想用它在TensorFlow中做一些基本的文本分类：
from tensorflow.keras import layers
max_features = 10_000
se
浏览 7提问于2022-05-11得票数 0
微调的一种方法是提取一个模型(比如在Imagenet上训练的VGG16 )，添加一层左右，然后训练模型。 是否可以使用Tensorflow.Keras将正则化应用于模型层，而不是添加的层。我不认为将正则化仅添加到一层会对结果产生太大影响。 我知道我们可以对添加的层应用正则化，如下所示： x = Dense(classes, kernel_regularizer=l2(reg), name="labels")(x) 但是在Keras中也可以对其他层应用正则化吗？在mxnet中很容易做到这一点。 会非常感谢你的帮助。
浏览 45提问于2020-07-22得票数 1
回答已采纳
如何选择LSTM中的隐藏层数和存储单元数？我想建立关于分类的LSTM模型。
from tensorflow.keras import Sequential
model = Sequential()
model.add(Embedding(44000,32))
model.add(LSTM(32))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
浏览 1提问于2022-09-01得票数 -2
2回答
model.total_loss已经被强烈反对了，所以下面不再工作了--否则如何获取梯度呢？
工作在TF2.1/2.0中
import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras import backend as K
ipt = Input((16,))
out = Dense(16)(ipt)
model = Model(ipt, ou
浏览 0提问于2020-05-19得票数 2
回答已采纳
我遵循代码来创建我自己的ResNet，并使用这个上的代码作为我的输入。然而，它是用tensorflow编写的，我正在使用tensorflow.keras。大多数代码我已经能够转换，但是我在卷积层中将两个路径添加在一起。
这是tensorflow代码
X = Add()([X, X_shortcut])
这是我在tensorflow.keras中创建的函数
def Convolutional_Block(model, f, filters, stage, block, s = 2):
F1, F2, F3 = filters
model_shortcut = model
###
浏览 0提问于2020-03-04得票数 0
我有一个经过微调的vgg模型，我使用tensorflow.keras functional创建了模型，并使用tf.contrib.saved_model.save_keras_model保存了模型。因此，该模型使用以下结构保存:资产文件夹(包含saved_model.json文件)、saved_model.pb文件和变量文件夹(包含检查点、variables.data-00000-of-00001和variables.index. )。
我可以轻松地在python中加载我的模型并使用tf.contrib.saved_model.load_keras_model(saved_model_path
浏览 0提问于2018-12-12得票数 4
我正在处理VMMR数据集，并且在开始模型的训练回调时遇到此错误。 from tensorflow.keras.models import Sequential, Model, load_model
from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint, EarlyStopping, TensorBoard, CSVLogger
from tensorflow.keras import optimizers, models
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, Global
浏览 103提问于2020-04-21得票数 0
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2回答
所有人。我是一位地球物理学家，最近开始学习数据科学。作为这一过程的一部分，我将在“石油和天然气工业机器学习”一书中介绍一些示例源代码。我遇到的问题是源代码有以下几行代码：
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras.models import Sequential, load_model
from keras.wrappers.scikit_learn import KerasRegressor, KerasClassifier
前两行似乎运行正常，但是第三行将引发ModuleNotFoundError。我使用Anacon
浏览 0提问于2020-12-14得票数 1
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下面是教程：
我在尝试安装和使用tensorflow时出错。
下面的第一个代码块起作用：
将tensorflow作为tf导入
从tensorflow.keras导入层到tensorflow.keras导入正则程序
print(tf.version)
但是，下面的第二个代码块会导致下面的错误。
!pip安装-q git+
将tensorflow_docs作为tfdocs导入tensorflow_docs.modeling导入tensorflow_docs.plots
错误:错误'C:\Users\John\AppData\Local\Temp\pip-req-build-2i769r71
浏览 1提问于2021-02-17得票数 0
在tensorflow.keras中，是否可能有两个输入到同一卷积层，并接收到每个对应于其中一个输入的输出？(即:对两个并行路径使用相同的滤波器)
浏览 33提问于2021-11-21得票数 0
当我尝试“从tensorflow.keras导入intitializers”时，“I get”不能从‘keras.mixed_precision.policy’导入名称'set_policy‘“这个错误。有什么解决办法吗？
浏览 6提问于2022-03-13得票数 2
1回答
我目前正在建立一个基于编码器和余弦损失功能的模型。数据集是监督学习。
这是一个基本编码器，
from tensorflow.keras import layers
class LSTMEncoder(layers.Layer):
def __init__(self,
units, # dimensionality of the output space
input_dim, # vocab of size
output_dim, # embedding dimension
浏览 0提问于2021-01-19得票数 0
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我正在尝试在Anaconda Navigator中运行Tensorflow。我将Tensorflow安装到一个名为tf的新环境中。下面是我的代码： import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras.layers import Activation, Dense 错误消息是unable to import tensorflow和No module named tensorflow
浏览 15提问于2021-01-12得票数 0
1回答
我必须在43行11个液体文件中替换一个修饰符| within: collection。这是一个Shopify电子商务网站。一看到43 results in 11 files - Open in editor，我就点击它，这样就打开了一个新页面，其中只有所有11个文件的片段。当试图在替换这个新页面中的修饰符后进行保存时，我期望它将所有文件的更改保存到所有文件中，这些更改在源代码树版本控制中反映为修改后的文件。但是，按下CTR+S会带来一个资源管理器窗口来保存这个新文件。如何将这些更改保存到相应的文件中，以便它们在版本控制中出现修改？附件是VS代码页的图像，显示了我所做的事情。
浏览 2提问于2021-08-28得票数 0
回答已采纳
我使用的是Keras，实际上是tensorflow.keras，我想知道是否有可能创建内置的Keras层的可重用块。例如，我想在我的模型中的不同时间重复使用以下块。
conv1a = Conv3D(filters=32, strides=(1, 1, 1), kernel_size=(3, 3, 3), padding='same')(inputs)
bn1a = BatchNormalization()(conv1a)
relu1a = ReLU()(bn1a)
conv1b = Conv3D(filters=32, strides=(1, 1, 1), kernel_siz
浏览 0提问于2019-01-15得票数 5
回答已采纳
我正在使用tensorflow 2版本来运行序列模型。我不确定它为什么不支持tensorflow2。我也检查了same question，但没有用。有人能帮我改正代码吗？ from sklearn.model_selection import train_test_split
import tensorflow
import keras
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras import optimizers
from tensorflow.keras import callbacks
from tensorflo
浏览 114提问于2021-11-11得票数 1
回答已采纳
我正在尝试来自集线器的各种Tensorflow模型，但我似乎无法让它与KerasLayer一起工作：
"“
我正在使用文档中的示例中使用的相同的过程：
feature_extractor = hub.KerasLayer(URL, input_shape=(height, width,3))
甚至尝试过一些修改，如包含：trainable=True, tags={"train"})，
所以看起来是这样：
feature_extractor = hub.KerasLayer(URL,
浏览 3提问于2019-09-10得票数 1
回答已采纳
1回答
在我尝试以这种方式从tensorflow.keras向我的序列模型添加LSTM层的代码行中：
from tensorflow.keras import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM, Dropout, GRU, TimeDistributed
#...
modelX1 = Sequential()
modelX1.add(LSTM(LSTM_neurons[0],input_shape=(dataX1.shape[1],dataX1.shape[2]), activation='tanh',
浏览 0提问于2020-03-05得票数 1
我的笔记本一直工作到今天。在我的colab笔记本的开头，我每晚安装tf，但是现在它给了我这个错误：
---------------------------------------------------------------------------
ImportError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-1-589c442233c5> in <module>()
7 import tensorflow as tf
8 f
浏览 6提问于2021-04-06得票数 40
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**我试图在NASA提供的数据上使用自动编码器进行软件缺陷预测，我正在导入的数据是JM1.csv **但我认为解码器部分或解码器层不工作，我想在CSV文件中显示所有21列，而不是5列减少的列。
import pandas as pd
import tensorflow as tf
# import kerastuner.tuners as kt
import matplotlib.pyplot as plt
# from tensorflow.keras import Model
# from tensorflow.keras import Sequential
from tensorflow
浏览 2提问于2021-09-19得票数 0
回答已采纳
1回答
我想要创建一个简单的玩具模型的角角。模型应该接受一个输入，然后向每个元素添加一个1并产生一个输出。
我找到了一个使用keras的例子，但它需要两个输入。
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
# create model
input1 = layers.Input(shape=(2,))
input2 = layers.Input(shape=(2,))
added = layers.Add()([input1, input2])
model = ker
浏览 4提问于2022-05-31得票数 0
回答已采纳
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