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沙龙
1
回答
如
何在
Keras
序列
模型
中
使用
LayerNormalization
层
?
、
、
、
、
我刚开始了解
Keras
和张量流。在
序列
模型
中
添加输入归一化
层
时,我遇到了很多问题。现在我的
模型
是; model = tf.
keras
.models.Sequential() model.add(tf.
keras
.layers.
LayerNormalizati
浏览 160
提问于2021-05-09
得票数 1
回答已采纳
1
回答
我们如何创建一个可重用的块,在单个
模型
中共享架构,但在
Keras
中
的单个
模型
中学习不同的权重集?
、
、
我正在
使用
tensorflow.
keras
,我想知道是否有可能创建内置
Keras
层
的可重用块。例如,我想在
模型
中
的不同位置重复
使用
同一组
层
(能够学习不同的权重)。我想在我的
模型
中
的不同时间
使用
下面的块。(ff_out)Attention_block_out=tf
浏览 26
提问于2020-10-21
得票数 0
回答已采纳
1
回答
在
Keras
模型
中
使用
LayerNormalization
的可能解决方法
、
、
在以下代码
中
,在
LayerNormalization
序列
模型
中
应用
keras
存在问题:from
keras
.layers import Denseimport
keras
model = Sequential() model.add(Dense(neuro
浏览 0
提问于2020-05-15
得票数 1
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1
回答
在回归(非分类)问题中,是否可以
使用
softmax作为隐
层
激活函数?
、
、
我以前做过ML
模型
的手动超参数优化,总是默认为tanh或relu作为隐
层
激活函数。最近,我开始尝试
Keras
来优化我的架构,并意外地离开softmax作为隐藏
层
激活的选择。我只见过softmax在输出
层
的分类
模型
中
使用
,从未作为隐藏
层
激活,特别是用于回归。这个
模型
在预测温度方面确实有很好的性能,但是我很难用这个
模型
来证明。()) model.add(Dense(152,activation='relu
浏览 2
提问于2021-02-05
得票数 3
回答已采纳
1
回答
在运行
模型
之前,tensorflow.
keras
.layers
中
是否有一种方法可以获得特定
层
的输出形状?
、
、
、
、
我正在
使用
带有以下结构的TensorFlow后端构建带有
Keras
的CNN: def createModel(self(注意:扁平
层
不受FPGA内核的支持,程序最终将在FPGA上运行,因此我不能
使用
它们。)上面的代码会产生以下错误:这是因为在
模型<
浏览 4
提问于2020-07-23
得票数 2
回答已采纳
1
回答
Keras
中
的要素归一化/标准标量
、
、
我正在
使用
Sequential
Keras
模型
,并试图找出特征缩放的最佳方法。model = Sequential()model.add(
LayerNormalization
层
,它根据文档,缩放到平均值和标准差。但是,我也遇到了批处理规范化和tf.
keras
.layers.experimental.preprocessing.Normalization。我的问题是,这种方
浏览 0
提问于2020-12-12
得票数 1
1
回答
我的蒙特卡洛辍学
模型
是否应该提供类似于确定性预测的平均预测?
、
、
、
我有一个用多个
LayerNormalization
层
训练的
模型
,当激活dropout进行预测时,我不确定简单的权重转移是否正常工作。这是我
使用
的代码: from tensorflow.
keras
.models import load_model, ModelmP.compile(loss='mse',optimizer='Adam
浏览 31
提问于2021-02-10
得票数 2
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1
回答
角化文本矢量化
层
的反向?
、
、
、
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
浏览 4
提问于2022-04-09
得票数 0
1
回答
如何训练输出状态向量的TensorFlow量子
模型
?
、
我想用顺序
模型
训练TFQ
中
的一个简单电路如下:model.add(tf.
keras
.layers.Input(shape=(), dtypetfq.layers.PQC( operators=readout_op)) 但是,我不想执行读出操作,而是希望
模型
输出状态向量原则上,tfq.layers.State似乎适合这个任务,但从示例
中
我并不清楚如<e
浏览 4
提问于2020-07-29
得票数 1
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1
回答
您能将
keras
.layers输出与tensorflow操作混合吗?
、
、
、
、
我知道角
层
的输出(
如
keras
.layers.Dense())产生所谓的“角张量”。此外,还存在由tensorflow操作(
如
tf.reduce_sum())产生的“tensorflow张量”。有些功能只能通过这些方法
中
的一种来实现,因此很明显,有时我必须将它们与混合
使用
来进行计算。在我看来,将
keras
层
代码与tf混合在一起看上去远不是很好,但这是另一个主题。, 3, 4, 1)) x = tf.reshape(x, (-1, 1,
浏览 7
提问于2022-04-28
得票数 2
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1
回答
为以TimeDistributed
层
结尾的
模型
选择正确的度量
、
、
我试着训练一个新任务的
模型
,下面的
模型
。我对这里
使用
的标准感到有点困惑,我本来希望
使用
一个经典的CategoricalCrossentropy,但是: 我少了什么?,
浏览 1
提问于2022-01-30
得票数 0
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1
回答
Keras
-如
何在
训练
中
获得每一
层
的时间?
、
、
我
使用
Tensorflow后端实现了用于图像分类任务的
Keras
序列
模型
。它有几个自定义
层
来代替
Keras
层
,
如
conv2d、max池等,但是在添加这些
层
之后,虽然保持了准确性,但训练时间却增加了多次。因此,我需要了解这些
层
是在向前或向后传递(通过反向传播)还是两者都占用时间,以及哪些操作可能需要优化(
使用
特征,等等)。 但是,我找不到任何方法来知道
模型
中
每个<e
浏览 1
提问于2019-04-03
得票数 5
回答已采纳
4
回答
AssertionError:尝试导出引用未跟踪资源的函数
、
、
、
我写了一个单元测试,以安全的
模型
后,我注意到,我不能这样做(不再)在训练。我也尝试了以下方法,但结果始终是空的: 我对此没有任何解释,我也想不出这个问题到底是什么。RuntimeError(f"Unsup
浏览 7
提问于2021-09-03
得票数 8
回答已采纳
1
回答
神经网络
中
的超长
序列
、
、
、
初学者关于神经网络
中
序列
的问题:假设我有分类问题,看起来如下: 类取决于整个
序列
--不可能在没有看到所有类的情况下确定类。我已经阅读过各种方法,例如截断
序列
(这是一个问题--
序列
的截短部分没有类,所以我不能标记它),
使用
编码器/解码器lstm (同样,不能完全理解它如何解决问题)等等。
浏览 0
提问于2018-05-03
得票数 2
1
回答
如
何在
Keras
中
输入一个令牌(Int)和一个2d
序列
?
、
、
、
、
我正在尝试在输入数据上训练一个
模型
,该
模型
由一个令牌(一个id)和一个固定宽度(通道数)和长度(时间
序列
窗口的长度)的2d
序列
数据组成。我希望令牌转到嵌入
层
,时间
序列
数据稍后转到LSTM。我的问题是如
何在
Keras
/Tensorflow
中
输入这样的数据,然后在
模型
中
如何拆分它?
浏览 2
提问于2020-07-21
得票数 0
1
回答
嵌入/嵌入
层
在深度学习
中
的应用
、
、
、
我
使用
一个热编码作为输入
层
。这是
模型
lstm_out= LSTM(units=64,activation'softmax')(lstm_out)print(model.summary()) 用这个
模型
我的问题是如何
使用
嵌入
层<
浏览 1
提问于2019-05-28
得票数 1
回答已采纳
1
回答
ValueError:检查目标时的错误:期望(
keras
序列
模型
层
)有n维,但得到与形状一致的数组
、
、
、
我已经加载图像来训练我的
模型
识别这些图像
中
的一个特征。形状(1380,2) 当我训练我的
模型
(model.fit(Xtrain,Ytrain))时,我似乎得到了每个
层
的值错误。好像输入都是Xtrain然后是Ytrain..。
浏览 4
提问于2019-12-19
得票数 2
回答已采纳
2
回答
在Apache Spark & Elephas中
使用
Keras
模型
作为广播变量
、
、
我有一个
keras
模型
,预训练权重h5df约为700mb。我想在Apache Spark中
使用
它作为广播变量。1.这似乎是不可能的,因为
keras
模型
本身不是spark感知的,也是不可
序列
化的。因此,尝试在ElephasTransformer
中
包装
Keras
预训练
模型
。这抛出了多个错误(我
使用
的是python 2.7 )。例如,在Elephas的ml_model.py文件"from pyspark.ml.u
浏览 6
提问于2017-09-30
得票数 3
1
回答
在这个分支的tf
模型
中
,我如何解释权重?
、
、
在建立
模型
的某个地方,我从轴1
中
只选择一个通道,这样分支就会接收到一个通道的输入。 我的
模型
:Conv_1 = tf.
keras
.layers.Conv1D(name='Dense_1'
浏览 12
提问于2022-01-25
得票数 1
1
回答
变压器
模型
非常慢,不能很好地预测
、
、
、
、
在
使用
了LSTM之后,我创建了我的第一个变压器
模型
。我创建它的多变量时间
序列
预测-我有10个不同的气象特征(温度,湿度,风速,污染浓度a.o.)用它们,我试图预测空气污染的时间
序列
(24个连续值/小时)。我的输出有形状y.shape = (75575, 24) - 75575
序列
,每个
序列
包含24小时连续的空气污染浓度值。 我把官方网站上的示例作为
模型
。它是为分类问题而创建的,我只提取了softmax的激活,在最后一个密集的
层
,我将神经元的数
浏览 0
提问于2021-08-25
得票数 1
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