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沙龙
4
回答
如
何在
Tensorflow
"
tf.layers.dense
“中
使用
"
leaky_relu
”
作为
激活
?
python
、
tensorflow
使用
TensorFlow
1.5,我试图将
leaky_relu
激活
添加到密集层的输出
中
,同时我可以更改
leaky_relu
的alpha (请检查here)。我知道我可以这样做: output =
tf.layers.dense
(input, n_units) output = tf.nn.leaky_relu(output, alpha=0.01) 我想知道是否有一种方法可以像我们对relu所做的那样在一行
中
编写这段代码 ouput =
tf.l
浏览 106
提问于2018-02-24
得票数 9
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1
回答
tf.layers.Dense
不适用于
tensorflow
。怎么用?
python
、
tensorflow
、
debugging
、
keras
、
neural-network
我有几行非常简单的代码(我遵循了一些
tensorflow
教程)规范:
Tensorflow
v = 1.15,IDE = PyCharm当我试着跑的时候,它给了我TypeError: __init__() got multiple values for argument
浏览 4
提问于2020-01-02
得票数 1
1
回答
(MNIST - GAN)鉴频器和发生器在第一次迭代后误差接近于零。
python
、
machine-learning
、
tensorflow
、
mnist
、
generative
为了深入了解生成的对抗性网络,我尝试
使用
tensorflow
实现MNIST数据集的GAN。 l_2 =
leaky_relu
(
tf.layers.dense
(l_1, 256, activation(
tf.layers.dense
(l_2, 784, activation=None))
浏览 3
提问于2017-10-13
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2
回答
如
何在
TensorflowJS
中
建立非线性网络?
model
、
tensorflow.js
如
何在
TensorflowJS
中
构建一个包含一个输入和一个标签的模型?
浏览 2
提问于2019-08-27
得票数 2
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1
回答
将图层连接到完全连接的图层
Tensorflow
python
、
tensorflow
、
tensorboard
我正在尝试
使用
Tensorflow
从Sergey Zagoruyko实现一个暹罗网络 我不知道如何将两个输入层连接到一个顶层网络(完全连接层+ relu +完全连接层)
浏览 15
提问于2017-07-11
得票数 0
0
回答
GAN鉴别器
中
的重塑问题(
Tensorflow
)
tensorflow
、
neural-network
、
deep-learning
我试图在
Tensorflow
中
实现各种GAN(在PyTorch
中
成功实现之后),但在编写鉴别器部分时遇到了一些问题。(tf.layers.conv2d(x, 32, 5)) h_2 =
leaky_relu
m_2 = tf.layers.max_pooling2d(h_2, 2, 2) h_3 =
浏览 0
提问于2017-06-21
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2
回答
如
何在
tensorflow
.js
中
激活
隐藏层?
tensorflow
、
tensorflow.js
在
TensorFlow
.js
中
,我创建了一个非常简单的tf.Sequential模型,如下所示: let model = tf.sequential();model.add(
tf.layers.dense
({units: 10})); model.add(tf.layers.softmax()); 在预测期间,如何获得第二个
tf.la
浏览 15
提问于2020-10-30
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2
回答
为什么
TensorFlow
使用
‘`None`’
作为
默认
激活
?
python
、
tensorflow
、
default
在
TensorFlow
Python
中
,
tf.layers.dense
的activation kwarg的默认值是None,然后在文档中表示: 为什么不在定义函数时只
使用
标识函数
作为
默认值呢?这是一种编码风格(
使用
None表示默认函数),还是
使用
函数
作为
kw
浏览 0
提问于2018-05-24
得票数 7
1
回答
Tensorflow
.js:
使用
tanh或sigmoid时处理张量错误,但不
使用
relu
激活
函数
tensorflow
、
neural-network
、
tensorflow.js
、
activation-function
在
TensorFlow
.js
中
,我创建了一个具有3个密集层的顺序神经网络,当我将
激活
函数设置为'relu‘时,它可以工作,但当我尝试'tanh’或'sigmoid‘时,它会抛出错误," error :我做了一个模型总结,以验证更改
激活
函数不会改变网络结构或参数编号。我还尝试注释掉我正在
使用
的tf.tidy。(
tf.layers.dense
({ units: 1 })); 将'tanh'切换到'relu'可以解
浏览 13
提问于2019-10-04
得票数 0
2
回答
为什么在
使用
softmax_cross_entropy_with_logits时,网络的输出不能通过软最大值?
python
、
machine-learning
、
tensorflow
、
neural-network
我想
使用
tensorflow
内置的交叉熵函数。然而,在文档
中
,我正在阅读 result =
tf.layers.dense
(input=dropout, classes_num, tf.nn.softmax) 因此,
使用
此函数是不正确的,还是文档不正确?(那么,对于软最大输出层
使用
哪种
TensorFlow<
浏览 7
提问于2017-11-05
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1
回答
tf.layers.dense
()如何与更高亮度的输入交互?
python
、
tensorflow
在
tensorflow
中
,layers.dense(输入,单位,
激活
)实现了一个具有任意
激活
功能的多层感知器层。输出=
激活
(matmul(输入,权重)+偏差)inputx= tf.placeholder(float, shape=[batch_size, input_size]) dense_layer =
tf.layers.dens
浏览 1
提问于2018-09-10
得票数 8
6
回答
如
何在
Tensorflow
中
实现PReLU
激活
?
tensorflow
(PReLU)是一种有趣的、广泛应用的
激活
函数。似乎
Tensorflow
()不提供PReLU。我知道高级库,
如
和,都有它的实现。 我想知道如
何在
PReLU
中
实现
Tensorflow
浏览 32
提问于2016-10-11
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1
回答
Tensorflow
具有对数损失的单个sigmoid输出与具有稀疏softmax交叉熵损失的两个线性输出用于二进制分类
machine-learning
、
tensorflow
、
classification
我正在用
TensorFlow
测试一个二进制分类器的实现。如果我在最后一层有两个普通输出(即没有
激活
)并
使用
tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy,我的网络就会按预期训练。但是,如果我更改输出层以产生具有tf.sigmoid
激活
的单个输出,并
使用
tf.losses.log_loss
作为
损失函数,我的网络不会训练(即损失/准确性没有改善)。有趣的是,如果我用Keras表达相同的网络,并
使用
第二个设置,它可以工作。在第二种情况下
浏览 0
提问于2017-12-09
得票数 5
1
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Tensorflow
--为什么tf.nn和tf.layers / tf.losses / tf.contrib.layers等中有这么多相似甚至重复的函数?
tensorflow
在
Tensorflow
( v1.2.1)
中
,似乎存在(至少)两个并行API来构造计算图。在tf.nn中有一些函数,
如
conv2d、avg_pool、relu、下拉列表,而在tf.layers、tf.losses和其他地方也有类似的函数,
如
tf.layers.conv2d、
tf.layers.dense
从表面上看,这种情况似乎只会造成混淆:例如,tf.nn.dropout
使用
“保持利率”,而tf.layers.dropout
使用
“下降率”
作为
参数。 这
浏览 0
提问于2017-07-18
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2
回答
Tensorflow
模型总是预测相同的错误值
node.js
、
tensorflow
、
machine-learning
、
tensorflow.js
实际上,我正在学习如
何在
nodejs
中
构建一个机器学习:为此,我选择了
tensorflow
应用编程接口。这个机器学习的目标是给出14个条目的输入,并返回与这14个条目相关的数字。我尝试了不同的损失/优化器函数,不同的层模型配置,不同的层
激活
...但是模型总是给我一个浮点值。 我尝试将输入/输出值替换为0.3,预测返回的值介于0.1和0.3之间。(测试了3次)。但在训练过程
中
损失值会降低,这似乎效果更好。 我还尝试将训练周期增加到1000次,但没有结果:/ 首先,我创建了一个函
浏览 44
提问于2019-05-16
得票数 2
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1
回答
增强周期性数据的机器学习模型
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
tfjs-node
我正在通过
TensorFlow
(tfjs)学习ML。我的第一个测试是训练我的模型来预测cos(x)
作为
x的函数(从0到2*Math.PI*4,也就是4个周期)标签: cos(x)的2000值const model' }), ] optimizer: tf.train.adam(label, { validatio
浏览 4
提问于2020-03-10
得票数 0
1
回答
TensorFlow
.js简单模型预测2表倍数是否显示正确输出?
javascript
、
tensorflow
、
machine-learning
、
deep-learning
、
tensorflow.js
我建立了一个
tensorflow
.js模型来预测输出的倍数--例如,16应该这样预测32,并给出相应的输入数据和标签,输出结果是[1,]之后的[1,]。const label = tf.tensor([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15]) model.add(
tf.layers.dense
({inputShape : [1], units : 32, activation : 'relu'})) model.add(
tf.layer
浏览 1
提问于2019-04-09
得票数 0
1
回答
输出层在自定义估计器
中
没有
激活
函数
tensorflow
、
machine-learning
、
neural-network
在
中
,输出层没有
激活
。logits =
tf.layers.dense
(net, params['n_classes'], activation=None)问题 一般来说,输出层也应该有
激活
功能吗sparse_softmax_cross_entropy是指
浏览 1
提问于2018-03-26
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1
回答
如何将神经网络
中
的形态运算定义为
激活
函数?
tensorflow
、
keras
、
keras-layer
、
activation-function
我最近完成了一项任务,研究如何将形态学运算用作神经网络的
激活
函数。但是我不知道,也不知道如何
使用
keras来实现自定义功能。有人能提供建议或相关的论文吗?
浏览 1
提问于2019-04-26
得票数 0
1
回答
在单层中有多个
激活
功能类型的神经元是有意义的吗?
tensorflow
、
neural-network
、
tensorflow-estimator
、
activation-function
我想知道是否有任何情况或需要有多个类型的神经元相互间具有不同的
激活
功能,混合在一个单层
中
,如果是的话,如何
使用
tensorflow
Estimator框架来实现。我们训练的策略可能是:先随机生成多个点,然后判断每个点是在圆圈内还是外,这样我们就可以把随机生成的坐标集
作为
特征和内部/外部判断的结果
作为
相应的标签。为此,我有了一个想法,把这样一个以f(x)=x^2
作为
激活
函数的神经元混合到标准的ReLU神经元
中
。老实说,我已经<
浏览 0
提问于2018-03-30
得票数 2
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