(1)(x)
img = Dropoutin efnet.layers:# ... any number of layers ...x = Dense(1)(x)
model = Model(inputs=img, outputs=x) 两者
浏览 21提问于2020-04-22得票数 0
我有两个具有共享层的keras模型，我希望将它们的权重保存在hd5文件中。如果我单独保存两个模型，我认为使用两倍的磁盘空间将共享层保存两次。如何将其保存在唯一的文件中？ 谢谢！！
浏览 10提问于2018-12-26得票数 8
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我的目标是在堆叠的LSTM模型中使用注意力，但我不知道如何在编码层和解码层之间添加Keras的AdditiveAttention机制。比方说，我们有一个输入层，一个编码器，一个解码器和一个密集的分类层，我们的目标是解码器在导出其输出时关注编码器的所有隐藏状态(h = h1，...，hT)。有没有使用Keras的高级编码方法？例如,x = input_laye
浏览 8提问于2021-06-17得票数 1
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我通过Keras加载、扩展和训练了一个VGG16网络，然后将它保存到磁盘上：from keras import modelsimport load_model
model_fails = model_vgg16.get_layer("vgg16")
<
浏览 2提问于2019-05-15得票数 1
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在FaceNet纸中，他们这样描述泽勒&费格斯模型：交错是什么意思？这与起始层相比如何？特别是，正如泽勒和费格斯纸业所说的
我们在整个论文中使用标准的完全监督的convnet模型(LeCun等人，1989年)和(Krizhevsky等人，2012年)。...网络的前几层是传统的全连通网络，最后一层是softmax分类器。
浏览 0提问于2016-11-18得票数 1
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我将两个LSTM模型的两个掩蔽层合并如下：merged = Concatenate(axis=1)([s1rnn.output,s2rnn.output])model.add(Dense(1))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=[&#
浏览 3提问于2022-05-24得票数 0
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我正在努力理解每一层的Keras，同时实现CNN。可以看到应用于输入图像的不同特征映射矩阵，以得到卷积层，可以看到在Conv2D步骤完成后生成的矩阵的值。
提前感谢
浏览 5提问于2020-01-01得票数 1
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在Keras中添加隐藏层的格式。
、、、、
我写了一个神经网络代码，我想在其中添加隐藏层。trainX.shape[0], 1, trainX.shape[1]))model.add(LSTM(4, input_shape=(1, look_back)))model.compile(loss='mean_squared_er
浏览 0提问于2018-12-19得票数 4
预先训练的模型接受这样的输入形状；[32, 3, 16, 224,224][batch_Size, Channels, Depth, Height, Width]它给了我这个错误；这就是说，第一层预训练模型的权重是16 3 3 1 3 3，它期望有这是预先训练的模型层及其输出；
conv1.conv_1.conv3d.weight : torch.Size([16, 3, 1, 3, 3
浏览 0提问于2021-09-01得票数 0
辅助头，我指的是另一组层，他们将产生第二个输出(2个最终输出)。aux_head = tf.keras.layers.Conv2D(1, kernel_size=1, padding= 'valid', name = 'aux_head')(aux_head)modeltf.keras.layers.Dense(4, activation='softmax', name = 'classification')(classification_head)int
浏览 30提问于2021-06-27得票数 1
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当Keras模型接受多个输入时，其层的行为就好像只有一个输入一样。可能是个窃听器。model = vgg19.VGG19(weights='imagenet', include_top=False, pooling='avg')model(image2)model.get_output_at(0)#no error here
outp
浏览 2提问于2017-06-19得票数 1
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异常:输入0与层dense_18不兼容：
from keras.layers import Dense,Input
from keras.models import Modelautoencoder = Model(input=input_img, output=
浏览 0提问于2016-06-10得票数 9
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* K.pow(l2,2))model.add(Dense(84, activation='tanh')我实际上想做的是，实现LeNet5神经网络的输出层。LeNet-5的输出层有点特殊，每个神经元输出其输入向量和其权重向量之间的欧几里得距离的平方，而不是计算输入向量和权重向量的点积。在一般情况下，为了
浏览 43提问于2018-12-20得票数 5
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我试图为这个体系结构(问答模型:纸张)编写代码，并寻求如何从堆叠的BiLSTM层中获取隐藏状态矩阵Hq和Ha的帮助。有谁能告诉我。
# Considered fixed length as 40 for both question and answer asper research paper
embedding_layer1 = layers.Embedding(vocab_size_query, 300, weights=[em
浏览 5提问于2020-02-03得票数 0
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为此，我遵循以下顺序：(1)加载层和freez层，(2)添加我的层，(3)加载其余层(输出层除外)--这是我遇到以下错误的地方，freez层，(4)添加输出层。我的方法可以吗？以下是错误：
vgg16laye
浏览 0提问于2019-09-12得票数 0
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考虑到这种基于LSTM的RNN：model = Sequential()
model.add(LSTM(30, activation)
model.add(LSTM(10, activation="softsign"))
model.add(Dense(10))
是从最后隐藏
浏览 4提问于2020-07-30得票数 0
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我想冻结训练的前两层以下代码后第三个时代。总时期设置为10。model = Sequential() activation='relu',input_shape=input_shape))model.add(MaxPooling2D(pool_size=
浏览 0提问于2019-12-09得票数 4
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## what my model looks like
model = Sequential()model.add(Dense(10, activation='relu'))model.add(Dropout(0.25))
## p
浏览 5提问于2017-03-21得票数 2
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我想在Keras中编写一个自定义丢失函数，它依赖于网络中(自定义)层的属性。
def modified_loss(y_true, y_pred): y_true(input_layer, name="my_layer")
output_laye
浏览 0提问于2019-06-27得票数 2
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