如何解决Resnet模型中关于输出张量的值错误？

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python、tensorflow、resnet

我试图使用来自https://github.com/jzuern/cifar-classifier的代码在Google Colab上实现ResNet- Cifar10模型。我使用的不是ReLU激活，而是我自己的自定义激活函数。epochs=hparams.n_epochs, workers=4, callbacks=callbacks) 得到以下错误: Valu

浏览 11提问于2019-04-23得票数 0

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如何将两个keras模型连接成一个模型？

python、tensorflow、keras、resnet、vgg-net

假设我有一个ResNet50模型，我希望将该模型的输出层连接到VGG模型的输入层。这是ResNet50的ResNet模型和输出张量： img_shape = (164, 164, 3) resnet50_model = ResNet50(include_top=False, input_shape=img_shape, weig

浏览 20提问于2020-04-27得票数 1

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如何将torch张量更改为与另一个张量连接

pytorch

我正在尝试将数值数据的张量与resnet-50模型的输出张量连接起来。该模型的输出是张量形状torch.Size([10,1000])，数值数据是张量形状torch.Size([10, 110528,8])，其中10是批量大小，110528是数据帧意义上的观测值的数量，8是数据帧意义上的列数。我需要将数值<em

浏览 31提问于2019-12-27得票数 0

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将张量值赋给tensorflow v1.13中的占位符

python、python-3.x、tensorflow、deep-learning、tf.keras

在我的tensorflow模型中，一个网络的输出是一个张量。这个值需要输入到另一个预先训练过的网络中。编辑1：添加端到端详细信息：我在tensorflow中定义了一个网络A，它接受输入input_a并生成输出output_a。这是我需要提供给ResNet50预先训练的模型。在互联网上搜索时，我知道当网络中有Lambda层时，就会出现这个

浏览 3提问于2019-11-28得票数 2

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基于预训练OneClass网络的ResNet50支持向量机模型

machine-learning、keras

我找到了文章，但是因为我没有完整的源代码，所以我不太明白我在做什么。= ResNet50(input_shape=(200, 200, 3), weights='imagenet', include_top=False)grid.fit(X_train, y_train) 我有2250张图像(食物而不是食物) 200x200px大小，我把这些数据发送给预测方法的<e

浏览 0提问于2018-06-16得票数 0

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异常培训Resnet50：“未完全定义”平面“输入的形状”

python、tensorflow、keras、deep-learning、resnet

我想使用keras.applications.resnet50来训练一个Resnet来解决两个类的问题，使用以下设置：from keras.applications.resnet50 import ResNet50

浏览 0提问于2018-06-05得票数 1

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tf.keras取代预训练resnet50中的下层

tensorflow、keras、tensorflow2.0、tf.keras

是否可以在ResNet50中删除/替换预先训练过的tf.keras.applications模型的底层？例如，我试过这样做：pretrained_resnet = tf.keras.applications.ResNet50(include_top=False[3](x)但是它给出

浏览 2提问于2020-05-14得票数 3

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如何将ResNet50隐藏层与另一个模型输入连接起来？

python、tensorflow、keras、resnet、transfer-learning

我试图将ResNet中隐藏层的输出与另一个模型的输入连接起来，但我得到了以下错误：我正在使用中推荐的来自Keras的级联层，但是它没有工作。这样做的目的是在第二个输入与第一个输

浏览 0提问于2019-02-14得票数 0

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图形断开:无法获取张量张量的值(“input_2:0”，shape=(?，500,500，5，1) )

python、tensorflow、keras、conv-neural-network

def make_fcn_resnet(input_shape, nb_labels, use_pretraining, freeze_base): return model 在ResnetBuilder.build函数中，我使用conv3d层为Resnet编写了模型。在这里，我正在使用我自己的模型和设计新<e

浏览 2提问于2018-09-18得票数 1

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用Keras向Segmentation_Models Resnet34添加Dropout层

python、tensorflow、machine-learning、keras、tf.keras

我想使用 (带有ResNet34主干)进行不确定性估计，所以我想在上采样部分中添加一些Dropout层。模型不是顺序的，所以我认为我必须重新连接一些输出到新的Dropout层，下面的层输入到Dropout的输出。# create model model = sm.Unet('resnet34', classes=1, activation=

浏览 6提问于2021-10-26得票数 0

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使用保存的模型进行TensorFlow推理

python、tensorflow

我是TensorFlow 2.3.1的新手，正在尝试弄清楚推理是如何完成的。加载保存的模型后，我希望传递一个只有1的张量，以确保模型输出我们所期望的内容。例如..。import tensorflow as tf x_tf = tf.ones((1,3,224,22

浏览 135提问于2020-12-17得票数 0

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如何利用高效的网络作为PyTorch中元/少镜头学习的特征提取器

neural-network、cnn、feature-extraction、meta-learning

我的工作是很少射击学习，我想使用高效的网络作为骨干特征提取器。大多数模型使用Resnet作为特征提取器。例如，我可以使用下面的代码，它为我提取特性-self.encoder = ResNet() out = self.encoder(data) return ou

浏览 0提问于2021-06-02得票数 0

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How to solve意外发现类型为`<class‘keras.engine.keras_tensor.Keras张量’>`的实例。应为符号张量实例。？

python、tensorflow、keras、resnet

我在Keras中实现ResNet 50时出错，我在input_tensor上设置初始化值。我目前正以这种方式使用这个模型，6天前我得到了ValueError:意外地发现了一个<class 'keras.engine.keras_tensor.KerasTensor'>类型的实例。应为符号张量实例。我尝试过使用keras_placeholder，并且工作正常，但是last_layer开始给我带来更多麻烦。我以为是关于Keras版本的

浏览 84提问于2021-05-30得票数 0

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运行模型的一部分最简单的方法是什么？

tensorflow、keras

对于我的实验，我使用的是Keras resnet50模型，该模型是通过以下方法获得的： model = resnet50.ResNet50(weights='imagenet') 显然，为了获得网络的最终输出，我们需要向占位符input_1提供一个值。我的问题是，如果我输入适当维度的值，我是否可以从下图底部所示的</e

浏览 9提问于2019-04-08得票数 0

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整形输入是一个值为4096的张量，但是所请求的形状需要6400的倍数。(形状有问题)

tensorflow、data-science-model、reshape

我正在尝试做一个标题生成器模型。(有问题的形状)我得到错误，因为UNITS = 128BATCH_SIZE = 32max_len = 50 print('prep

浏览 0提问于2023-05-08得票数 0

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在模型上应用一个层是做什么的？

python、tensorflow、tensorflow2.0、tf.keras、keras-layer

我正在使用tensorflow.keras API，并且遇到了我不熟悉的语法，即在子模型的输出上应用一个层，如下面的示例所示 base_cnn = resnet.ResNet50我找不到在层上实际应用它的解释。在k

浏览 0提问于2021-11-20得票数 0

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将下采样层提前到Resnet50预训练模型

keras

我在windows 7中使用带有tensorflow后端的keras 1.1.1。import keras.layers x5 = keras.layers.ZeroPadding2D(padding=(12,1

浏览 2提问于2016-11-23得票数 3

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当还没有维度时，Keras如何在早期阶段计算参数的数量？

tensorflow、keras、parameters、resnet

很抱歉提出了一个非常基本的问题(我是Keras的新手)。我想知道Keras如何为每个层计算早期(在拟合之前)的参数数，尽管model.summary显示在这个阶段仍然没有值的维度。这些值是否已经以某种方式确定，如果是，为什么不在摘要中显示？我问这个问题是因为我很难计算出我的“张量形状错误”(我试图确定resnet50模型的resnet</

浏览 4提问于2021-01-29得票数 0

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Keras使用部分预培训模型(ResNet* 18)*

python、tensorflow、keras、deep-learning

我正在使用来自的预训练ResNet18，我想使用从第4层到-4层的部分模型res_net = ResNet18((224, 224, 3), weights='imagenet') 但是这个错误显示 ValueError:图断开:不能获得张量

浏览 3提问于2020-09-03得票数 2

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在ResNet输出中使用BCE损失的适当方法是什么？

pytorch

标题解释了整个问题，但作了一些阐述：net = torchvision.models.resnet18(num_classes=2) 因为在我的特定设置中，0等于正常样本，1等于异常样本。我的模型输出的是形状(16, 2) (批次大小为16)，标签为(16, 1)大小。这给了我两个输入张量形状不适当

浏览 9提问于2020-06-13得票数 0

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