腾讯云
开发者社区
文档
建议反馈
控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
搜索
搜索
关闭
发布
登录/注册
精选内容/技术社群/优惠产品,
尽在小程序
立即前往
文章
问答
(9999+)
视频
沙龙
1
回答
用CoreML预测模式的结果
swift
、
neural-network
、
coreml
、
createml
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
回答已采纳
1
回答
两个
池层的对比特性
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
deep-learning
我正在尝试设计一个双向的
LSTM
模型
,我想
连接
在Max池和平均池层之后的特性。我把这个送给我的模特:from
keras
.layers.recurrent import
LSTM
from
keras
.models import Sequential from
keras
.l
浏览 0
提问于2018-10-13
得票数 1
2
回答
在
Keras
中
合并前向
lstm
和后向
lstm
keras
、
lstm
我想在
Keras
中
合并一个前向
LSTM
和一个后向
LSTM
。后向
LSTM
的输入阵列不同于前向
LSTM
的输入阵列。因此,我不能使用
keras
.layers.Bidirectional。向后的输入是(12,4),并且在输入到
模型
之前是反转的。我想在
LSTM
之后再次将其反向,并将其与正向合并。 简化后的
模型
如下。(input_shape = (10, 4), output_dim = 4, return_sequences
浏览 5
提问于2017-07-01
得票数 1
1
回答
TensorFlow
中
的合并伺服
模型
deep-learning
、
tensorflow
、
keras
我知道如
何在
Keras
中将不同的
模型
合并为一个
模型
。)model.fit([X1,X2]) 不过,我不知道如
何在
TensorFlow
中
做到这一点。我有
两个
LSTM
模型
,并希望合并它们(与上面的
Keras
示例相同)。(stacked_
lstm
_2, model
浏览 4
提问于2017-04-26
得票数 0
回答已采纳
1
回答
Keras
中
不同数据类型的深度学习
模型
python-3.x
、
machine-learning
、
deep-learning
、
keras
我试着用
Keras
做一个分类
模型
。我的数据包含一些数字功能和一些文本功能。所谓文字特征,我指的是注释或类似的东西。数字特征将是类别,年龄等。如
何在
Keras
中
实现这种类型的
模型
? 或者,在
模型
中
同时使用数字特征和基于文本的特性有其他方法吗?
浏览 0
提问于2018-03-25
得票数 4
回答已采纳
1
回答
如何使用
Keras
构建字符级siamise网络
python
、
keras
、
siamese-network
我试着用
Keras
在字符级建立一个暹罗神经网络,以了解
两个
名字是否相似。因此,我的
两个
输入 X1和X2是一个三维矩阵:在实际情况下:from
keras
.models import Sequentialfrom
keras</
浏览 5
提问于2022-02-17
得票数 0
回答已采纳
1
回答
TF/
Keras
中
输入输出长度不等的RNN层
python
、
machine-learning
、
keras
、
lstm
、
recurrent-neural-network
从RNN
中
可以得到可变的输出长度,即input_seq_length != output_seq_length吗?下面是一个示例,显示
LSTM
输出形状、test_rnn_output_v1默认设置--仅返回最后一步的输出,test_rnn_output_v2返回所有步骤的输出,即我需要类似于test_rnn_output_v2from
keras
.layers import Inputfrom
keras
.models imp
浏览 6
提问于2020-04-20
得票数 1
回答已采纳
3
回答
跨多个GPU分发
Keras
模型
python
、
tensorflow
、
keras
我正在尝试创建一个非常大的
Keras
模型
,并将其分布在多个GPU上。需要说明的是,我并不是想把同一
模型
的多个副本放在多个GPU上;我是想把一个大
模型
放在多个GPU上。我一直在使用
Keras
中
的multi_gpu_model函数,但基于我在执行此操作时遇到的大量内存不足错误,它似乎只是复制了
模型
,而不是像我希望的那样分发它。但是,从文档
中
还不清楚我将如何使用这些估计器来完成我想要做的事情。例如,tf.contrib.distribute
中</em
浏览 48
提问于2019-02-06
得票数 0
回答已采纳
1
回答
在TensorFlow
中
,顺序和
模型
([输入],[输出])有什么区别?
python
、
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
、
lstm
但是,当我使用以下
两个
输入相同的
模型
时,它们给出了不同的results.By方式,输入形状是(None, 15, 2),输出形状是(None, 1, 2)。Sequential
模型
: [ tf.
keras
.layers.Reshape((1,2)) ]
浏览 12
提问于2022-08-07
得票数 1
1
回答
访问
lstm
节点中的内部忽略门值
python
、
deep-learning
、
keras
、
lstm
我目前已经使用
Keras
创建了一个
LSTM
网络,并且必须获取该网络的每个节点的内部忘记门值。每次调用predict()函数时,我都必须获取忘记门/值。这样做是可能的吗?
浏览 1
提问于2018-01-12
得票数 5
1
回答
构建
两个
顺序
lstm
网络
tensorflow
、
deep-learning
、
lstm
我有以下
模型
,我想构建相同的序列网络,并最终
连接
两个
网络的输出。这是我的
模型
: import numpy as npfrom
keras
.models import Sequential, Model,load_modelfrom
keras
.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten,
LSTM
, Embedding, Input, concatenate, La
浏览 18
提问于2020-12-16
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何实现
LSTM
层之间的跳过
连接
结构
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
deep-learning
、
lstm
最近我学习了ResNet的跳转
连接
,我发现这种网络结构在训练过程中会有很大的改进,它也适用于卷积网络,
如
U-net。但是,我不知道如何用
LSTM
自动编码网络实现类似的结构。下面是网络代码:from numpy import arrayfrom
keras</
浏览 14
提问于2020-03-20
得票数 3
回答已采纳
1
回答
在
keras
API
中
为
LSTM
单元提供输入
keras
、
lstm
、
lstm-stateful
我正在阅读关于深度学习
中
的
LSTM
的文章。来自Andrew Ng教授的
LSTM
课程,每个
LSTM
单元有三个输入。输入是来自前一个单元的单元状态,即"c“上标(t-1),以及
LSTM
单元"a”超级脚本(t-1)和输入x超级脚本(t)的输出。
LSTM
单元的输出是当前单元状态,即"c“上标(t)和
LSTM
单元"a”的输出超级脚本(t)。 我们如
何在
keras
中
为上面提到的输入传递<e
浏览 11
提问于2019-07-15
得票数 0
回答已采纳
1
回答
为什么在
keras
中
CuDNNLSTM比
LSTM
有更多的参数?
keras
、
lstm
、
bidirectional
我一直在尝试计算
Keras
中
LSTM
单元的参数数量。我创建了
两个
模型
,一个使用
LSTM
,另一个使用CuDNNLSTM。
模型
的部分摘要如下 _________________________________________________________________ import tensorflo
浏览 15
提问于2020-02-22
得票数 1
1
回答
并行
LSTM
每个工作在输入的不同部分。
python
、
tensorflow
、
keras
、
neural-network
对于这些代码,需要做什么更改才能得到类似于图中的
模型
?model = Sequential() recurrent_activation=
keras
.activations.tanh))loss=
keras
.losses.mean_squared_
浏览 1
提问于2019-02-25
得票数 2
回答已采纳
1
回答
嵌入层值错误后的
LSTM
:符号张量不是吗?
python
由于某些原因,我无法在我的
模型
中
添加一个
LSTM
层:
LSTM
=Sequential()
LSTM
.add(
LSTM
(30, return_sequences=True,name='
lstm
_layer'))
浏览 3
提问于2018-09-17
得票数 1
回答已采纳
2
回答
对如何组合CONV1D和
LSTM
感到困惑
python
、
python-3.x
、
keras
、
lstm
、
tf.keras
causal", input_shape=[None, 1]), tf.
keras
.layers.
LSTM
(64, return_sequences=True), tf.
keras
.layers.Dense首先,为什么我们要在第二个
LS
浏览 171
提问于2020-09-23
得票数 1
1
回答
LSTM
的output_dim怎么能与下一层的input_dim不同?
python
、
machine-learning
、
keras
、
lstm
、
keras-layer
我在看这段代码:model.add(
LSTM
(input_shape = (1,), input_dim=1, output_dim=6, return_sequences=True))model.add编辑 代码是错误的,
Keras
只是尽了最大努力,如实际生成的
模型
所示(参见
模型
如何与代
浏览 1
提问于2018-03-02
得票数 2
回答已采纳
1
回答
多变量预测多特征
tensorflow
、
machine-learning
、
neural-network
、
lstm
、
multivariate-time-series
我对这种神经网络和
LSTM
很陌生。我希望我能得到你的指导,我会感谢你。 我有两年的比特币历史数据集和比特币情感数据集,每隔一小时一次。我的目标是预测未来60小时的未来图表使用
LSTM
。但在所有这些预测
中
,他们只采用了一个特征。他们只预测了未来一天的价格。因此,为了预测未来
两个
月的数据,我必须预测所有的特征。这样我就可以把预测的数据作为下一个预测的输入,等等,来预测下一个60天。到目前为止,我还没有编写用于构建
模型
的代码,因为在开始编写代码之前,我必须知道该做什么。其思想是将100或150行数据作为
浏览 11
提问于2022-06-01
得票数 0
1
回答
这个顺序
模型
在没有时间分布的情况下是如何工作的?
tensorflow
、
keras
、
lstm
我按照一个教程制作了一个
Keras
LSTM
模型
,它有80个时间步,每个时间步看80个单词,一次预测一个单词。现在我正在使用functional API创建一个不同的
LSTM
模型
,我不确定我的另一个
模型
在没有时间分布层的情况下是如何工作的。我将在下面列出第一个
LSTM
模型
。在没有时间分布层的情况下,下面的层如
何在
同一批处理
中
的不同时间点进行80个单独的预测?model =
keras
.Sequent
浏览 1
提问于2019-05-20
得票数 1
点击加载更多
扫码
添加站长 进交流群
领取专属
10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关
资讯
DanceNet:帮你生成会跳舞的小姐姐
RNN循环神经网络、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测
用keras对国产剧评论文本的情感进行预测
使用Keras进行深度学习:(一)Keras 入门
深度学习文本分类实战报告:CNN,RNN&HAN
热门
标签
更多标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
活动推荐
运营活动
广告
关闭
领券