我已经在互联网上搜索了几天,试图找到一个解决这个错误的方法,但我找不到的任何东西都是特别适用的:
ValueError: Error when checking target: expected dense_2 to have shape (300,) but got array with shape (60,)
下面是生成错误的代码(数据预处理除外):
model = keras.Sequential([
keras.layers.Conv1D(5,input_shape=(1,60), kernel_size=12, padding='same'),
keras.laye
我写了自己的Keras/Tensorflow层。将图像传递到它中可以很好地工作,但是将它与其他层结合使用会产生潜在的错误。不知何故,我的自定义层的输出形状应该是错误的,或者是某种"Nonetype"。
简单地说,自定义层将图像从颜色空间A转换为B,然后从某些通道生成直方图。它是GAN的鉴别器的预处理层,因此必须是生成器反向传播模型的一部分。
from keras import backend as K
from keras.layers import Layer
class Identity_Loss(Layer):
def __init__(self, output_di
keras.layers.RNN
输入形状三维张量(batch_size,timesteps,input_dim)。
输出形状
if return_state:张量列表。第一个张量是输出。剩下的张量是最后的状态,每个状态都有形状(batch_size,单位)。
如果return_sequences:三维张量与形状(batch_size,时间步骤,单位)。否则,二维张量与形状(batch_size,单位)。
1.我对时间步骤的概念感到困惑。
2.我对如何处理三轴输入的过程感到困惑。
简化代码
import keras
from keras.applications.inception_r
我用keras创建了一个自定义激活函数,它将通道大小减少一半(最大特征映射激活)。
代码的一部分如下所示:
import tensorflow as tf
import keras
from keras.utils.generic_utils import get_custom_objects
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Activation
def MyMF
我是Keras的新手,我打算为每一个时代存储我的网络的输出。为此,我想使用Tensorbaord来观察其环境中的输出层。
class OutputObserver(Callback):
""""
callback to observe the output of the network
"""
def on_train_begin(self, logs={}):
self.epoch = []
self.out_log = []
def on_epoch_end(self, epoch,
我在ONNX模型上运行推理时遇到了麻烦,要么是对this Windows ML tutorial进行(微小的)调整,要么是在他们的MNIST Tutorial之后实现我自己的ONNX Runtime代码。据我所知,Windows ML使用了ONNX Runtime,所以这两种努力可能会在同一个地方结束……并且可能出于相同的原因生成相同的底层异常。 抛出的异常要么难以理解(在异常处理过程中由looks抛出的第二个异常...)或者根本无法辨认。这让我想知道网络本身是不是在某种意义上是故障或不兼容的。该网络是通过采用保存的Tensorflow/Keras模型并运行以下转换而生成的: python