我正在阅读YOLOv4对象检测器的Keras实现的代码。它使用自定义的Batch Norm层,如下所示:
class BatchNormalization(tf.keras.layers.BatchNormalization):
"""
"Frozen state" and "inference mode" are two separate concepts.
`layer.trainable = False` is to freeze the layer, so the layer will use
st
我在Keras中找到批正常化的输出。我的模型是:
#导入库
import numpy as np
import keras
from keras import layers
from keras.layers import Input, Dense, Activation, BatchNormalization, Flatten, Conv2D
from keras.models import Model
#模型
def HappyModel3(input_shape):
X_input = Input(input_shape, name='input_layer'
我一直在尝试理解Keras模型中的Keras BatchNorm层行为。我遇到的一个问题是BN层是如何计算“方差”的移动平均值的。我的理解是Keras是用指数加权平均法来计算训练小批的均值和方差的移动平均。但无论如何,在经历了大量的历次之后,这个移动平均值应该接近训练数据集的均值/方差。但在我的简单例子中,“方差”移动平均值总是不同于训练数据的“方差”。下面是我的代码和输出:
from keras.layers import Input, BatchNormalization
from keras.models import Model
from keras.optimizers import
大家好,我尝试用AlexNet + LSTM建立模型,使用原始图像作为输入。
但我遇到了这样一个错误:
ValueError: Input 0 of layer lstm_5 is incompatible with the layer: expected ndim=3, found ndim=2. Full shape received: (None, 43264)
我的模型代码:
model = tf.keras.models.Sequential([
# 1st conv
tf.keras.layers.Conv2D(96, (11,11),strides=(4,4), ac
我使用keras来构建模型,并在tensorflow中编写优化代码和所有其他代码。当我使用非常简单的层时,比如稠密或Conv2D,一切都很简单。但是,在我的keras模型中添加BatchNormalization层会使问题变得复杂。
由于BatchNormalization层在培训阶段和测试阶段的行为不同,所以我发现在我的feed_dict中需要K.learning_phase():True。但是下面的代码不太好用。它运行时没有错误,但是模型的性能并没有得到任何改善。
import keras.backend as K
...
x_train, y_train = get_data()
ses
我是TensorFlow和Keras的新手,我一直在做一个扩展的resnet,并且希望在一个层上添加实例规范化,但是我不能这样做,因为它一直在抛出错误。
我使用的是tensorflow 1.15和keras 2.1。我注释掉了工作的BatchNormalization部件,我尝试添加实例规范化,但是它找不到模块。
非常感谢你的建议
from keras.layers import Conv2D
from keras.layers.normalization import BatchNormalization
from keras.optimizers import Nadam, Adam
fr
# import the necessary packages
import keras
from keras.initializers import glorot_uniform
from keras.layers import AveragePooling2D, Input, Add
from keras.models import Model
from keras.layers.normalization import BatchNormalization
from keras.layers.convolutional import Conv2D
from keras.layers.co
我试着让LSTM模型继续运行,这是它最后一次停止运行。所有的编译都很好,直到我尝试适应网络。然后给出一个错误:
ValueError:检查目标时出错:期望dense_29具有三维,但得到形状为(672,1)的数组
我查看了各种文章,如和,但我不知道代码中有什么问题。
from keras import Sequential
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from sklearn.model_selection import train_test_split
from keras.models import
我已经实现了批处理规范化的自定义版本,添加了self.skip变量,在某种程度上充当了trainable。下面是最低限度的代码:
from tensorflow.keras.layers import BatchNormalization
import tensorflow as tf
# class CustomBN(tf.keras.layers.Layer):
class CustomBN(BatchNormalization):
def __init__(self, **kwargs):
super(CustomBN, self).__init__(**k
我在Keras中有以下代码(基本上我正在修改这段代码以供我使用),我得到了这个错误:
'ValueError:检查目标时出错:要求conv3d_3具有5维,但得到形状为(10,4096)的数组‘
代码:
from keras.models import Sequential
from keras.layers.convolutional import Conv3D
from keras.layers.convolutional_recurrent import ConvLSTM2D
from keras.layers.normalization import BatchNormaliz
我试图添加两个大小为(None, 24, 24, 8)的层,但得到的类错误如下所示:
代码:
x = add([layers[i-1],layers[i-9]])
或
x = Add()([layers[i-1],layers[i-9]])
错误:
/keras_222/local/lib/python2.7/site-packages/keras/engine/base_layer.py", line 285, in assert_input_compatibility
str(inputs) + '. All inputs to the layer '
Va