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如何在Keras中实现分层模型？
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我正在尝试重建https://arxiv.org/abs/1709.04250中的模型。这是模型架构的可视化：enter image description here 这是我的尝试，用Keras实现，并使用https://github.com/keras-team/keras-contrib模型摘要，以防万一： Layer (type)
浏览 34提问于2020-11-10得票数 0
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不过，我相信这是根据该模型提供的数据进行预测。(我猜是和CreateML在一起的)。
对我的问题，建议采取什么方法？(对不起我的英语，如果需要的话，我会尽量澄清的)。谢谢您:)
浏览 3提问于2018-10-30得票数 2
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我想知道是否以及如何在中进行多级建模，如分层线性模型、分层广义线性模型、结构方程建模和多层结构方程模型？是否有可用于此类分析的软件包？( julia中的等价物相当于R中的lme4、nlme和lavaan。)
我还想知道如何将julia的输出放入文档中？
浏览 7提问于2020-05-10得票数 1
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在使用Keras时，我们可以传递training = False参数，同时调用经过预先训练的模型，如教程所示。inputs = tf.keras.Input( shape = ( TARGET_SIZE[0], TARGET_SIZE[1], 3 ) )
base_modelDense( 128, activation = 'relu'
浏览 0提问于2021-02-01得票数 4
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tcp/ip是如何实现的
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研究了tcp/ip协议栈的分层结构。如何创建HTTP消息？
TCP在哪里生存，如何在传输层分割数据？等等。
浏览 0提问于2018-04-24得票数 10
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我正在尝试使用预先训练的elmo嵌入在jupyter笔记本与python3.7。Tensorflow版本- 1.14.0def ElmoEmbeddingLayer(x): module = hub.Module("https://tfhub.dev/google/elmo/3", trainable=False)
embeddings = module(tf.squeeze(tf.cast(x, tf.string)), signature="default", as_dict=True)[
浏览 1提问于2020-02-27得票数 1
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角化文本矢量化层的反向？
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tf.keras.layers.TextVectorization层将文本特性映射为整数序列，由于它可以作为keras模型层添加，因此可以方便地将模型部署为单个文件，该文件以字符串作为输入并对其进行处理我正在使用一个LSTM模型来预测前面单词中的下一个单词。例如，我的模型需要接受一个字符串“我爱”，并且应该输出可能的下一个单词，如“猫”、“狗”等等。我可以使用这样的tf.keras.preprocessing.text.Tokeniz
浏览 4提问于2022-04-09得票数 0
我希望将分层的多尺度LSTM实现为Keras层。我的理解是，有一种方法可以将这样一个tensorflow对象封装在Keras中作为一个层。
浏览 3提问于2018-01-01得票数 2
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我正在开发googlenet .Can，有人告诉我如何在python中使用预先训练好的googlenet和alexnet。
浏览 31提问于2019-12-06得票数 0
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我目前正在学习Keras，这是一个深度学习模块。model = Sequential()
“keras.models.Sequential类是神经网络模型的包装器，它将网络视为一系列层。它使用用于训练和运行模型的常用方法(如compile()、fit()和evaluate() )来<em
浏览 0提问于2019-11-11得票数 0
我已经搜索了如何在java中实现对keras或tensorflow模型的培训，但没有找到正确的示例。在java客户机中有很多描述模型负载的文档，但是很少有文档来解释在java端使用keras模型对模型进行培训和测试。谢谢。
浏览 5提问于2020-11-23得票数 0
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在一些分析时态数据(如音频或视频)的深度学习模型中，我们使用了一个“时间分布密集”层(TDD)。这所创造的是一个完全连接(密集)层，它分别应用于每一个时间步骤。如何在中手动实现的时间分布密集性？
浏览 13提问于2020-04-22得票数 3
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我正在使用后端tensorflow的Keras。我从()下载了非常深的超分辨率cnn的代码，并尝试训练我自己的模型。该模型具有均方误差(mse)，但原始模型存在残差损失。如何在keras中实现剩余损失。剩余损失可计算为
loss = (label - input_image - predected_image)^2
浏览 0提问于2018-12-20得票数 0
我正在尝试实现这个合并层： policy = merge([out1, out2], mode = lambda x: x[0]-K.mean(x[0])+x[1], output_shape = (out_node,)) 然而，"merge“在Keras 2中不再存在。你只能访问公共标准化的"Merge”层，如Add，Multiply，Dot。 如何在Keras 2中实现此功能？我想过做两个合并层，但我不知道如何实现</e
浏览 19提问于2019-04-20得票数 5
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如何在卷积神经网络中用Keras实现蒙特卡罗丢包，以估计YARIN GAL提出的预测不确定度？我用的是R.我将模型按小批进行拟合，并希望用Monte dropout.Could在Keras documentation.BTW中找不到任何提示来评估小批模型，我用标志training=TRUE训练了我的模型。
浏览 0提问于2018-04-25得票数 4
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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，而另一个函数以该层为变量可能返回另一个变量。
浏览 0提问于2018-12-20得票数 0
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在TensorFlow2.0中使用SavedModels时，是否可以从中间层访问激活？例如，使用其中一个模型：，我可以运行，例如，
model = tf.saved_model.load('faster_rcnn_inception_v2_coco_2018_01_28/saved_model下载的模型还包括检查点文件，但似乎也没有很好的文档来说明如何使用TensorFlow2.0加载这些文件。
浏览 21提问于2019-10-24得票数 4
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我想使用LSTMs实现一个时间序列预测模型，如这里所提到的：https://machinelearningmastery.com/time-series-prediction-lstm-recurrent-neural-networks-python-keras使用上面类似的Keras代码，该模型运行得很好，不过我希望使用H20.ai实现同样的功能
这个关于H2O深水的文档说：“H2O深水项目支持CNNs和RNNs，通过第三方集成其他深度学
浏览 0提问于2018-02-03得票数 3
我有一个模型，它由几个继承自tf.keras.Model的子模型组成。这些子模型或多或少都是组成keras.layers的keras.layers模型(如keras.layers.Conv2D、keras.layers.BatchNormalization等)的简单集合。我的主要模型由子模型组成的原因是因为主模型很复杂，这样我就可以很容易地改变模型</em
浏览 6提问于2019-11-19得票数 2
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我有一个问题，在Keras中似乎没有直接的解决方案。我的服务器运行在ubuntu 14.04，keras和后端tensorflow上。这是问题所在：
我已经使用keras.layers.Add()添加了keras中两个Conv2D层的两个输出。现在，我希望为一个模型颠倒这个操作。关于如何在Keras中实现这一点，有什么指导原则吗？
浏览 0提问于2018-01-14得票数 0
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