如何将keras中的亮度与批处理大小互换？

文章/答案/技术大牛

发布

2回答

python、keras、deep-learning、attention-model

注意事项是(N,1)，而N是批量大小。我想将其更改为(1，N)，然后使用softmax。Pytorch可以使用'transpose‘来做这件事。但是当我在keras中使用'Permute‘时，会出现错误：我的代码如下： def __init__(self):

浏览 7提问于2018-08-30得票数 1

2回答

如何正确使用Keras batch_input_size

python、tensorflow、keras、keras-layer

我使用Keras框架构建了一个堆叠的LSTM模型，如下所示： batch_input_shapeverbose=1, shuffle=False) 该模型知道mode.fit、model.predict和model.evaluate的默认model.predict为32，因此强制我将这个默认batch_size更改为batch_input_shape (batch_s

浏览 2提问于2019-04-29得票数 3

回答已采纳

1回答

“tf.keras.preprocessing.timeseries_dataset_from_array”中的批处理大小“和”model.fit中的批处理大小“之间有什么区别？

tensorflow、keras、time-series、lstm、batchsize

正如您从本教程()中看到的，我正在研究时间序列的预测。我想问一下tf.keras.preprocessing.timeseries_dataset_from_array中的批处理大小与model.fit中的批处理大小之间的区别，如教程中的第4节所示。如果这两个参数是相同的，那么如果我也用model.fit编写<

浏览 3提问于2021-04-27得票数 3

回答已采纳

1回答

未知？形状角深度学习

python、input、keras、deep-learning、shapes

我正在尝试用Keras实现一个深度学习模型。然而，我遇到了一个未知形状实现的问题。我正在寻找一个类似的错误，但没有发现。问我你是否需要更多的信息来理解。

浏览 0提问于2019-02-05得票数 2

3回答

model.fit和model.predict中的批量大小

tensorflow、deep-learning、keras

在keras中，model.fit和model.predict都有一个batch_size参数。我的理解是，model.fit中的批处理大小与批处理优化有关，batch_size在model_predict中的物理意义是什么？是否需要与model.fit使用的值相等？

浏览 1提问于2018-03-14得票数 11

回答已采纳

2回答

为什么在Keras层的方法调用中批处理大小为None？

tensorflow、keras

我正在Keras中实现一个自定义层。如果打印传递给call方法的输入的形状，将None作为第一个元素。为什么会这样呢？第一个元素不应该是批处理大小吗？当我调用model.fit时，我传递的是批大小model.fit(x_train, y_train, ..., batch_size=batch_size) 那么，call在call方法中获得批处理大小的</e

浏览 0提问于2019-04-28得票数 9

回答已采纳

1回答

Keras函数api输入形状误差，lstm层接收2d而不是3d形状。

numpy、tensorflow、keras

我正在使用keras函数api，但是我得到了一个关于模型输入形状的错误-output = keras.layers.Dense(2)(hidden) loss=<em

浏览 4提问于2021-10-17得票数 0

1回答

在遍历DataLoader样本时，len()与.size(0)的对比

python、pytorch、generative-adversarial-network

我在github上遇到了这个(来自here的片段)： (...) for i, data in enumerate(dataloader用batch_size = len(data[0])替换batch_size = real_cpu.size(0)会产生同样的效果吗？(或者至少在batch_size = len(real_cpu)中是这样的？)我问这个问题的原因是，iirc的官方PyTorch教程在循环期间显示训练进

浏览 186提问于2021-03-21得票数 0

回答已采纳

1回答

当使用自定义生成器时，batch_size参数如何在Keras* .fit()上工作*

python、tensorflow、keras

考虑到数据集太大，无法同时加载内存，我选择使用批处理大小为32的自定义生成器，这意味着我的数据将以32的批处理大小加载。现在，如果我正确地理解了当我将这个生成器作为paramenter提供给Keras的.fit()时，这意味着在一个时代，所有的训练数据都将由32的批模型看到。所以我的问题是，如果我为.fit()方法指定了一个fit()，这样我就可以控制何时更新权重，这将如何工作，或者我不应该指定它，

浏览 5提问于2022-03-02得票数 2

回答已采纳

3回答

为什么我的训练损失有规律的尖峰？

deep-learning、keras

我正在训练这个问题底部链接的Keras对象检测模型，尽管我认为我的问题既不涉及Keras，也不涉及我试图训练的特定模型(SSD)，而是与在培训期间数据传递给模型的方式有关。这是我的问题(见下图)：我的训练损失总体上正在减少，但它显示出有规律的尖峰：X轴上的单位不是训练时代，而是几十个训练步骤.尖峰精确地每1390个训练步骤发生一次，这正是我的训练数据集上一次完全通过<e

浏览 6提问于2017-12-15得票数 23

回答已采纳

1回答

如何取两个Keras张量的平方差？

keras

我有一个Keras Model，它计算两个张量，r1和r2的形状相同。我想让模型计算(r1 - r2)**2。negative_one = keras.backend.constant(np

浏览 1提问于2017-05-31得票数 8

回答已采纳

1回答

嵌入层后的脱落层

tensorflow、nlp、lstm、recurrent-neural-network、word-embedding

model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dropouttf.keras.layers.Conv1D(64, 5, activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling1D(pool_size=4),tf.keras.layers.LSTM(64)

浏览 2提问于2020-08-21得票数 1

回答已采纳

1回答

如何沿着批处理将张量连接到keras层(不指定批处理大小)？

python、tensorflow、keras

我希望将嵌入层的输出与自定义张量(myarr / myconst)连接起来。我可以指定具有固定批处理大小的所有内容，如下所示： import numpy as npmyarr = np.ones((10,), batch_size=BATCH_SIZE)x = tf.keras.lay

浏览 12提问于2021-07-12得票数 1

回答已采纳

1回答

keras.Model中输入的额外维度从何而来？

python、tensorflow

当我像这样定义一个模型时： import tensorflow as tfimport numpy as np input = tf.keras.Input(shape=input_shape) nn = layers.Dense() 为什么我需要在我的实际输入中添加另一个维度： actual_input = np.ones((1,20,20))

浏览 10提问于2021-04-29得票数 0

回答已采纳

2回答

当我无法训练CNN模型时，我该如何训练CNN模型？

python、tensorflow、keras、deep-learning、conv-neural-network

pool_size=79))model.add(Dense(9))该模型的总结如下model.fit(X_train, y_train, epochs=5, verbose=0)ValueError Traceback1149 raise ValueError: in user

浏览 10提问于2022-03-17得票数 0

1回答

日志和标签必须是可广播的:数据增强层使日志和标签不匹配。

python、tensorflow、keras、deep-learning、data-preprocessing

我试图将所有数据增强预处理移到模型中，因此，我创建了一个预处理模型并将其合并到我的Resnet50中。问题是，我的tf.data管道将batch_size图像输入到模型中，当输入到预处理管道中时，生成：batch_size * 54图像(每幅图像54个样本)，因此，标签信息与生成的图像没有关联，我得到了错误at <ipython-input-26-8e524a3a5e0b>:31) ]] [Op:__inference_train_fun

浏览 1提问于2021-06-25得票数 0

回答已采纳

3回答

为什么Keras将输入形状从(3,3)转换为(?,3,3)？

python、tensorflow、keras、dimensions

我目前正在尝试使定制的keras层工作，您可以在这里看到一个简化的版本：results = MyLayer(input_shape=(3,3))(inputs)如您所见，该层获得的

浏览 3提问于2020-03-18得票数 1

回答已采纳

1回答

为什么'image_dataset_from目录‘(keras，tensorflow)返回BatchDataset = None的对象？

python、tensorflow、keras、deep-learning

我正试图为在中提供的图像创建一个LeNet5。为了上传培训和测试集，我使用 train_set = image_dataset_from_directory然而，这是我得到的，印在屏幕上：<

浏览 6提问于2021-06-01得票数 0

2回答

Tensorflow自动输入没有形状？

python、tensorflow、keras

我有10.000张28*28像素的图像。如果我把它作为形状输入from tensorflow.keras.datasets import mnistfrom tensorflow.keras import layers inputs = <e

浏览 4提问于2020-11-16得票数 0

回答已采纳

1回答

关于keras.utils.Sequence的澄清

python、multithreading、keras、deep-learning、multiprocessing

Keras对知之甚少，实际上，我想从keras.utils.Sequence派生批处理生成器的唯一原因是我不想自己编写带有队列的线程池，但我不确定它是否适合我的任务，以下是我的问题：如果我有随机生成器，并且没有任何预定义的样本‘列表’，那么__len__应该返回什么。如何将keras.utils.Sequence与fit_generator结合使用，我主要对max_queue_size、wor

浏览 0提问于2018-12-04得票数 11

点击加载更多