如何用具有不同输入形状的批次制作神经网络
制作神经网络时，如果输入数据具有不同的形状，可以通过以下步骤进行处理：
- 数据预处理：首先，需要对输入数据进行预处理，以使其具有相同的形状。这可以通过调整数据的维度、填充缺失值或裁剪数据等方式实现。
- 批次处理：接下来，将具有不同形状的输入数据分成不同的批次。每个批次中的数据应具有相同的形状，以便能够在神经网络中进行并行处理。
- 神经网络设计：根据任务的要求和数据的特点，设计适合处理具有不同输入形状的神经网络模型。可以使用卷积神经网络（CNN）处理图像数据，循环神经网络（RNN）处理序列数据，或者使用Transformer模型处理自然语言数据等。
- 动态图计算：选择一个支持动态图计算的深度学习框架，如PyTorch或TensorFlow 2.0。动态图计算允许在每个批次中使用不同形状的输入数据，而无需预先定义固定的输入形状。
- 批次训练：使用具有不同形状的批次数据进行神经网络的训练。在每个训练步骤中，根据当前批次的形状动态调整神经网络的参数。
- 模型评估：使用具有不同形状的测试数据对训练好的神经网络模型进行评估。确保模型在不同形状的输入数据上都能够产生准确的预测结果。
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我有一个有两个不同输入的神经网络。输入1是图像数据，输入2是单个浮点数。因此，我的输入是形状为(32,img_dim)和(32,1)的批次大小为32。神经网络的输出层是一个具有线性激活函数(回归)的10+ (可以改变)输出的密集层。我想将输入2中的浮点添加到每个10+输出中。
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完全卷积网络训练图像大小
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我将我的特性张量重塑为2Dconv的4D：this.features = this.featur
浏览 0提问于2019-09-24得票数 1
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浏览 1提问于2019-06-15得票数 1
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具有动态输入形状的CNN
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由于我试图制作一个完全卷积的神经网络，将灰度图像转换为rgb图像，我想知道是否可以在不同大小的图像(不同的像素和比率)上训练和测试模型。通常情况下，你只会降低样本或高样本，这是我不想做的。我听说，如果我使用完全卷积神经网络，这是可能的，但我仍然不知道代码会是什么样子。你能帮我弄点密码吗？就像我说的，输入的图像不应该被降采样，因为我没有分类任
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Keras能处理不同大小的输入图像吗？例如，在完全卷积神经网络中，输入图像可以具有任意大小。但是，当我们通过Keras创建网络时，我们需要指定输入形状。因此，我们如何使用Keras来处理不同的输入大小而不将输入图像调整到相同的大小？谢谢你的帮助。
浏览 4提问于2016-10-02得票数 44
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希望这里有一些神经网络的头头能帮上忙！
背景：，我用加速度计在空气中画形状，我想知道是否可以用神经网络来检测我画的形状。让我们假设我有一个预定义的‘词汇表’的三个可能的形状(例如，圆圈，椭圆形，数字8)。我画了许多圆，收集得到的加速度计数据，并对其进行预处理，生成一组N (x，y，z)向量。最后，我有一个具有3个布尔输出的<em
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浏览 403提问于2021-01-17得票数 0
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然而，新的形状受原始形状的影响。我已经看到一些博客在教LSTM编程，将1作为time_steps，如果time_steps是另一个数字，则示例将发生相应的变化。我的问题是samples__equal to batch_size__？
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浏览 1提问于2019-06-26得票数 0
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当传递到tf.train.batch时，看起来必须严格定义元素的形状，否则，如果存在形状Dimension(None)的张量，它会抱怨All shapes must be fully defined。那么，如何在不同大小的图像上进行培训呢？
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PyTorch输入维数
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具有不同输入形状的神经网络
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浏览 0提问于2019-04-01得票数 0
[Op:IteratorGetNextSync]ds = ds.map(resize_or_pad_function)但是，我不想调整图像的大小或填充图像，因为我想保留图像的原始大小和纵横比。它用于训练可以接受不同图像大小的卷积神经网络。如果我需要一批带有shape (32, None, None, 3)的张量，其中每个图像都有不同<
浏览 1提问于2020-01-07得票数 0
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浏览 1提问于2021-02-24得票数 0
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