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(5035)
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沙龙
1
回答
如何将
通过
model
()
建立
的
神经网络
转
换为
顺序
()?
、
、
、
、
我使用TensorFlow 2.0构建了一个完全连接
的
神经网络
,一个去噪自动编码器。我
的
代码如下(
Model
()): # Denoising Autoencoderhidden_size = 128 code_size(inputs=x, outputs=r) autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='mse',metrics=["mse&quo
浏览 12
提问于2020-11-10
得票数 1
1
回答
Tensorflow:
如何将
秩1张量转
换为
秩2张量
、
、
、
我正在尝试
建立
一个简单
的
神经网络
,我有一个简单
的
问题:
如何将
一个秩为1
的
张量转
换为
一个秩为2
的
张量?
浏览 0
提问于2017-01-28
得票数 3
3
回答
如何识别一个单独
的
数字?
、
、
假设一个
神经网络
能够从一个大小为28x28px
的
给定图像中返回数字数字。📷📷首先,我
的
想法是
建立
一个二级
神经网络
。这个
神经网络
将输出一个(x,y)
浏览 0
提问于2016-06-15
得票数 5
回答已采纳
1
回答
Word2Vec +回归-数值计分方法
、
、
、
、
我想要
建立
一个
神经网络
,以一组单词和数值作为输入,一个数值作为输出。为此,我认为最合适
的
解决方案是对词组使用Word2Vec算法,以便获得嵌入,然后使用它们和其他输入/输出训练
神经网络
(可能是LSTM
神经网络
)。 但是如何做到这一点呢?由于每个单词都有一个权重向量(多亏了Word2Vec算法),如何训练
神经网络
来预测数值(换句话说,回归)?或者至少,我
如何将
这个权重向量转
换为
有意义
的
数值?(我实际上不知道
如何将</e
浏览 0
提问于2018-07-04
得票数 1
1
回答
如何从回归模型中导出关联?
、
、
我理解如何使用经过训练
的
神经网络
模型进行预测,该模型使用loss=binary_crossentropy和一个1节点activation=sigmoid输出层来进行二进制分类。但是,我如何确定功能和标签之间
的
关联强度呢?我正在尝试
建立
一个
神经网络
,它与显示每个特征
的
p values
的
广义线性模型竞争。 预测不是重要
的
部分。我需要提供有关特征
的
洞察力,以便我们能够了解疾病
的
生物学(DNA变异是特征,疾病是标签)。我知道
浏览 0
提问于2019-09-04
得票数 0
4
回答
如何将
CNTK模型保存为文本?
我有一个用CNTK创建和训练
的
神经网络
。我可以用Python语言中
的
model
.save_
model
("mymodel.dnn")保存它。这将生成一个以protobuf格式序列化
的
文件。
如何将
模型另存为纯文本,或将.dnn文件转
换为
纯文本?
浏览 3
提问于2017-01-26
得票数 3
1
回答
R插入符号nnet包
、
、
矩阵"datamatrix“- 200行和494列:这些是我
的
x变量我想
建立
一个
神经网络
,然后在命令下运行。
model
<- train(Y$V1 ~ datamatrix, method='nnet', linout=TRUE, trace = FALSE, #Grid of1,5,10),.decay=c(0,
浏览 2
提问于2015-04-16
得票数 0
回答已采纳
1
回答
Snap巨龙神经处理引擎(SNPE)和Android应用程序上
的
微型Yolo
、
、
在我
的
大学期末考试中,我尝试使用SNPE和微型YOLO在Android应用程序中实时检测对象。我成功地将模型转换成DLC格式,但我不知道如何准备输入张量和如何处理输出张量。有人能帮我吗?谢谢。
浏览 4
提问于2018-10-30
得票数 0
回答已采纳
1
回答
在TensorFlow/Keras中将
神经网络
的
SubGraph视为模型
、
、
、
在
神经网络
模型中,您将
建立
一个具有瓶颈层
的
神经网络
,它试图使用f^{-1}(f(x))预测自己
的
x。当训练误差最小化时,你就有了两个组件,z= f(x)是直到并包括瓶颈层
的
预测。(SZ))
model
.add(layers.Dense(SZ))
model
.compile('sgd','mse
浏览 15
提问于2020-03-30
得票数 0
1
回答
如何将
float32图片写入OpenCV2中
的
视频文件?
、
、
我在这里遇到了一个奇怪
的
问题。我从我
的
神经网络
中得到一个输出图像,它有dtype float32。我在互联网上添加了一张背景图片,从uint8将其转
换为
uint8,然后将输出添加到背景图片之上。我认为要将float32
转
换为
uint8,人们只需要做* 255,但这可能是错误
的
,因为当我这样做时,我会遇到一些奇怪
的
釉(我
的
照片可以在这里找到:),可能是因为浮点
的
经典错误或类似的东西。那么,如何安全地将float32<e
浏览 1
提问于2019-01-16
得票数 0
回答已采纳
1
回答
具有多输出
的
LSTM时序预测
、
、
、
数据集
的
维度为1000×3(1000个时间步骤和3个特性)。基本上,1000行3列
model
.add(LSTM(32,
浏览 2
提问于2018-04-19
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何将
.rda转
换为
.pmml并在Python中使用
、
、
我为自己
建立
了一个已经训练好
的
.rda格式
的
神经网络
模型,但我不确定
如何将
其转
换为
.pmml,以便在Python语言中将其用作预测引擎。有什么我应该注意
的
特殊交互吗? -更新-我在我
的
RStudio中安装了r2pmml,我想知道是否可以从.rda格式加载一个模型,并立即导出它,而不需要训练它。这可以做到吗?-UPDATE 2-已成功将.Rda转
换为
.pmml。我有一个0/1向量列表用于pmml文件,(53,850个1和0);
浏览 10
提问于2017-07-29
得票数 0
回答已采纳
1
回答
在ArrayBuffer中存储类型数组
、
、
、
我有一个数据ArrayBuffer,它是由Uint8s组成
的
。每个字节都按网络字节
顺序
排列(大端)。我
的
目标是将每个Uint8
转
换为
小端点
顺序
,然后将它们放回ArrayBuffer中。我知道我可以
通过
使用类型化数组轻松地分离单个Uint,如下所示:在那里,我可以交换每个项目的端点,并有一个小
的
endian我不知道
的
是
如何将
这个数组
浏览 4
提问于2015-06-05
得票数 1
回答已采纳
1
回答
将
Model
.Predict
的
输出转
换为
整数
、
、
我正在使用一个简单
的
卷积
神经网络
进行二进制分类,一切都很好,我正在寻找一种方法来将我
的
模型预测
的
输出转
换为
整数(0或1)。在最后一步,我有这样
的
指示:当我打印res_f
的
值时,结果如下:[0 ]。1.]我
的
问题是
如何将
res_f转
换为
整数?
浏览 0
提问于2021-07-11
得票数 0
回答已采纳
3
回答
如何在Keras中从经过训练
的
模型中获得偏差?
、
我
建立
了一个简单
的
神经网络
,
model
.add(Dense(20, input_dim=5, activation='sigmoid'))我会
通过
下面的公式得到它
的
权重:W_Input_Hidden =
m
浏览 17
提问于2017-02-05
得票数 9
回答已采纳
1
回答
TensorFlow模型语法
、
、
、
、
我是
神经网络
和Tensorflow
的
新手
model
= tf.keras.models.Sequential([tf.keras.layers.MaxPooling2D(2, 2),我最近提出了一个使用转移学习
的
代码layers.Dense(1024
浏览 3
提问于2020-08-16
得票数 0
回答已采纳
2
回答
我可以将一个关联
的
模型转换成YAML格式吗?
、
、
目前我调用
的
是
model
.to_yaml。但它不返回模型
的
关联
如何将
模型与其关联之一
转
换为
YAML格式?
浏览 0
提问于2013-08-24
得票数 7
1
回答
如果我们应用梯度搜索会发生什么?
、
、
我已经在MNIST上
建立
了一个简单
的
神经网络
,但是我并没有向相反
的
梯度方向移动,我只是
通过
应用( pytorch ): m.weight.grad我得到
的
结果是混乱矩阵。我们能解释结果吗? 📷
浏览 0
提问于2022-12-16
得票数 0
回答已采纳
1
回答
基于TFLearn和Tensorflow
的
多柱深度
神经网络
、
、
、
、
我试图
建立
一个多列深度
神经网络
(MDNN)与tflearn和tensorflow。该
神经网络
在中得到了解释。我挣扎
的
部分是
如何将
两个或更多
的
输入一起添加到tensorflow中。对于一个专栏,我有:和 sh
浏览 0
提问于2017-01-14
得票数 0
回答已采纳
1
回答
Python多输入层-如何连接/合并?
、
、
、
、
在python中,我试图
建立
一个
神经网络
模型,使用keras中
的
Sequential来执行二进制分类。我想
通过
lstm层传递时间序列,然后在后面的一层增加相应
的
特性(即连接两层)。我
的
符合模型
的
代码如下:
model
= Sequential()
model
.add我看到了使用来自keras.
浏览 0
提问于2018-09-17
得票数 1
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