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沙龙
1
回答
如
何在
Tensorflow
中
连接
不同
的
层
输出
,
作为
输入
输入
到
新
层
?
python
、
tensorflow
、
concatenation
、
layer
我是
Tensorflow
和Python
的
新手。我已经建立了一个多层网络,并对其进行了预训练。现在,我想在第一个网络
的
旁边建立另一个多层网络。第一个网络
的
权重是冻结
的
,我想将我从第一个网络获得
的
特征与新网络
层
的
正常
输入
连接
起来。如何将第一个网络
中
特定
层
的
输出
与此网络
的
输入
连接
起来,并馈送到新网络
浏览 47
提问于2020-04-25
得票数 1
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1
回答
Tensorflow
不共享变量
deep-learning
、
tensorflow
我们读到关于“参数共享”
的
假设是有用
的
,因为不管图像
中
的
位置如何,一个补丁功能都是有用
的
。但下列情况除外: 注意,有时参数共享假设可能没有意义。尤其是当ConvNet
的
输入
图像有一些特定
的
中心结构时,我们应该期望,例如,应该在图像
的
一边学习完全
不同
的
特性。一个实际
的
例子是,当
输入
是faces时,它已经在图像
中
居中。def inference(i
浏览 2
提问于2016-01-18
得票数 7
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1
回答
为什么tf.keras.layers.concatenate向我
的
模型添加参数?
tensorflow
、
pytorch
、
conv-neural-network
我正在尝试将
Tensorflow
代码转换为Py手电筒。与
Tensorflow
相比,我
的
UNet具有
不同
的
参数,经过大量
的
研究,我发现TF码
中
的
级联步骤将参数添加到我
的
模型
中
(+3,133,440)。当然,我对此有一些怀疑,但是有和没有这一
层
的
总结确实给出了
不同
的
结果。谁能看看吗?# Encoder
浏览 1
提问于2022-06-23
得票数 -1
1
回答
Tensorflow
:如何处理多个
输入
tensorflow
、
machine-learning
、
deep-learning
、
classification
、
convolution
我想在
tensorflow
中
创建一个卷积神经网络,它将图像
作为
第一个卷积
层
的
输入
,并将来自它们
的
数据通过网络传播。在最后一个池
层
ist扁平化
的
时候,我想要么在那里添加一些额外
的
输入
,要么直接添加到完全
连接
的
层
。 注意:对于训练数据
的
每个
输入
图像,存在一组额外
的
数值,这些数值对图像是唯一
浏览 0
提问于2018-03-03
得票数 2
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3
回答
如何将三维张量
作为
LSTM
的
输入
keras
、
tensorflow
、
lstm
我有形状
的
X_train (1400,64,35)和形状
的
y_train (1400,)。我希望将X_train
作为
LSTM
层
的
输入
,并求出每个时间步
的
LSTM
输出
的
平均值(使用GlobalAveragePooling
层
),并将其
作为
密集
层
的
输入
。对于这个问题,如何
连接
各层并建立一个连续
的
模型? 我使用
浏览 0
提问于2020-08-22
得票数 1
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1
回答
"
tensorflow
.math.multiply“和"
tensorflow
.keras.layers.multiply”有什么区别?
python
、
tensorflow
、
keras
、
layer
、
loss
同样,
tensorflow
.math.add和
tensorflow
.keras.layers.add
的
区别是什么?我之所以有这个问题,是因为当我构建自己
的
自定义损失函数和度量标准product = multiply([y_true_f, y_pred_f])时,如果我使用from
tensorflow
.keras.layers**
的
区别是什么?我根据其他人
的
代码编写自定义度量函数
的
以下代码。
浏览 9
提问于2020-01-01
得票数 2
1
回答
CNN与正常特征之间
的
连接
是如何工作
的
?
tensorflow
、
deep-learning
、
neural-network
我已经训练了一个NLP分类问题
的
CNN模型,并将它与其他特性相结合。我使用Concatenate将两个
层
连接
在一起。 我
的
问题是这个链子是怎么工作
的
?这是怎么想出来
的
?
浏览 0
提问于2022-10-23
得票数 0
1
回答
如果我们在制作神经网络时将自己指定为
输入
和
输出
,那么来自
tensorflow
稠密
层
的
输出
是什么?
tensorflow
、
neural-network
、
reinforcement-learning
、
openai-gym
我一直在研究神经网络在openAI代码
中
对任何香草策略梯度
的
实现(事实上,这部分几乎在任何地方都使用)。,这个mlp函数
的
回报是什么?如果是这样的话,它如何
作为
tf.random_categorical
的
输入
?如果没有,而且它只是形状[hidden_layer2, output],那么其他
层
发生了什么情况?根据他们
的
,它只需要一个二维
输入
.这里可以找到openAI
的
的
完整代码。mlp被实现为。如果有
浏览 5
提问于2020-04-11
得票数 0
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1
回答
训练神经网络在
tensorflow
中
的
组合
deep-learning
、
tensorflow
我正在使用
tensorflow
训练两个使用两个
不同
数据集
的
相同神经网络实例。网络本身非常简单,有一个
输入
和
输出
层
和6个隐藏
层
(每个
层
是一个20 meuron,然后是一个非线性激活函数)。我可以用两个
不同
的
数据集来训练网络,这很好。现在,我想要做
的
是创建一个
新
的
网络,它是这两个受过训练
的
网络
的
结合。特别是,我希望
输入</e
浏览 0
提问于2017-02-19
得票数 5
1
回答
如
何在
Keras
中
的
模型开头添加
层
?
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
computer-vision
我想使用
Tensorflow
和Keras在预先训练好
的
模型
中
添加
新
的
层
。问题是,这些
新
的
层
不是要添加到模型
的
顶部,而是在开始时添加。我想创建一个三连体模型,它采用3种
不同
的
输入
和3种
不同
的
输出
,使用预先训练
的
网络
作为
模型
的
核心。为此,我需要在模型
的<
浏览 73
提问于2019-06-25
得票数 1
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1
回答
迁移学习-如
何在
TensorFlow
中
仅更改
输出
层
?
python
、
tensorflow2.0
、
reinforcement-learning
、
transfer-learning
我正在尝试应用Rusu等人提出
的
一个想法。在
中
,这包括训练一个神经网络,根据
输入
的
类别改变
输出
层
,即,假设我们知道
输入
的
id,我们将选择相应
的
输出
层
。这样,所有隐藏
层
都将使用所有数据进行训练,但每个
输出
层
仅使用其相应类型
的
输入
数据进行训练。 这意味着在迁移学习框架
中
实现良好
的
浏览 10
提问于2020-05-15
得票数 2
1
回答
多层LSTM神经网络
的
结构
machine-learning
、
lstm
在Keras
中
实现了LSTM神经网络模型。然而,这些代码是如
何在
引擎盖下工作
的
还不太清楚。我想知道它是否像我猜
的
那样起作用了?例如:假设有一个2
层
LSTM网络,每个
层
有10个单元.
输入
是序列数据X_1, X_2, X_3, X_4, X_5。 因此,当
输入
输入
到
网络
中
时,首先将X_1抛入网络,并
连接
到第一
层
中
的
每个单元。它将产生
浏览 0
提问于2018-10-03
得票数 2
1
回答
神经网络与TF-Slim
的
连接
?
tensorflow
、
neural-network
、
tf-slim
我有几个关于神经网络和跳过
连接
的
问题: 另外,是否有可能实现与
tensorflow
和TF-slim
的
跳转
连接
?
浏览 1
提问于2017-05-23
得票数 2
1
回答
tf.nn.ctc_loss在cnn+ctc网络
中
的
应用
tensorflow
、
deep-learning
、
speech-recognition
、
conv-neural-network
最近,我尝试使用
tensorflow
来实现基于文章cnn+ctc
的
网络。这是我
的
问题:我想在
tensorflow
库中使用tf.nn.ctc_loss函数,但是它生成<e
浏览 1
提问于2017-06-26
得票数 1
1
回答
如何将
输入
层
与
Tensorflow
中
的
额外层
连接
起来
python
、
tensorflow
、
keras
、
tensorflow2.0
、
keras-layer
我想知道是否有可能创建一个自定义
的
网络结构,其中
输入
层
通过使用
tensorflow
与与
输入
层
不相邻
的
隐藏
层
有额外
的
连接
。举个例子,假设我有一个简单
的
网络结构,如下所示。import numpy as npimport
tensorflow
as tfn =
浏览 4
提问于2021-12-01
得票数 0
回答已采纳
2
回答
cnn
中
的
每一
层
是否可以在caffe或
tensorflow
中
并行运行?
optimization
、
tensorflow
、
parallel-processing
、
caffe
、
conv-neural-network
我想并行运行一个经过训练
的
CNN
的
每一
层
,以减少前向传播过程
中
的
计算时间(基本上,我希望运行CNN来实现涉及摄像机
的
实时应用程序,而不会对FPS造成太大影响)。我将为每个
层
保留一个
输入
队列和一个
输出
队列。每个
层
都可以从
输入
层
处理blob并将其转储
到
输出
层
(这在逻辑上可以并行完成)。每个
层
的
<e
浏览 2
提问于2017-12-07
得票数 1
回答已采纳
1
回答
时间分布式
层
keras
tensorflow
、
keras
我正在尝试理解keras/
tensorflow
中
的
时间分布
层
。据我所知,它是一种包装器,可以例如处理一系列图像。 现在我想知道如
何在
不使用时间分布
层
的
情况下设计一个时间分布式网络。例如,如果我有一个由3个图像组成
的
序列,每个图像都有1个通道,像素尺寸为256x256px,那么首先应该由CNN处理,然后由LSTM单元处理。我对时间分布
层
的
输入
将是(N,3,256,256,1),其中N是批处理
浏览 34
提问于2020-03-30
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何表示多层感知神经网络
的
系数?
python
、
numpy
、
tensor
为了学习目的,我试图从stratch编写一个简单
的
多层感知器(MLP)神经网络,其中包括: 和反向传播,不使用
tensorflow
或其他准备使用
的
工具。隐藏
层
#1
中
的
每个神经元必须
连接
到
浏览 1
提问于2018-10-14
得票数 0
回答已采纳
2
回答
组合来自
不同
神经网络
的
层
tensorflow
我正在使用
tensorflow
使用两个
不同
的
数据集来训练同一神经网络
的
两个实例。网络本身非常简单,只有一个
输入
输出
层
和6个隐藏
层
(每一
层
都是一个20兆神经元,后面跟着一个非线性激活函数)。我可以用两个
不同
的
数据集训练网络,这很好。现在,我想要做
的
基本上是创建一个
新
的
网络,它是这两个经过训练
的
网络
的
组合。特别是,
浏览 6
提问于2017-02-20
得票数 1
1
回答
如何将
tensorflow
模型转换为pytorch模型?
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
computer-vision
、
pytorch
这是一个
tensorflow
模型
的
体系结构,我想把它转换成一个py手电筒模型。 我已经做了大部分
的
代码,但我对一些地方感到困惑。 1)在
tensorflow
中
,Conv2D函数以滤波器
作为
输入
。然而,在pytorch
中
,函数以
输入
通道和
输出
通道
的
大小
作为
输入
。那么,如何找到
输入
通道和
输出
通道
的
等效数量,并
浏览 1
提问于2020-05-09
得票数 0
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