我有一个Keras模型，我正尝试将其导出到ProtoBuf 最后几层看起来像这样： features (Dense) (None, 128) 49280__________________________________________________________________
gaze_target (Dense) (None, 2) 258 featu
浏览 28提问于2020-01-24得票数 0
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我想训练一个简单的LSTM模型，用于118个多类的128个时间步骤和6个特性的序列数据。shape: (batch, 118) tf.keras.layers.LSTM(units = 32, kernel_initializer =
tf.initializers.zerosy_train, validation_data = (X_test, y_test)
浏览 7提问于2022-05-14得票数 1
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“是否有可能建立一个输入形状不同但输出形状固定的模型？”示例：想象使用输入层keras
浏览 9提问于2022-09-25得票数 0
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更改Keras图层输出形状
、、、、
换句话说，AveragePooling2D层将降低输出维度，而不是让Conv2D层降低输出维度。我使用中描述的方法将Conv2D层替换为无跨距版本，并在激活之后插入AveragePooling2D层。替换Conv2D层可以完美地工作。问题是，激活层的新输出将具有与以前不同的形状。解释说，“多”输出</e
浏览 45提问于2021-03-07得票数 1
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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<e
浏览 2提问于2020-04-15得票数 0
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我使用corelTools4.0将Keras模型转换为MLModel，但效果有限。未能将输出标识转换为图像：
NSUnderlyingError=0x2809bad00 { Domain=com.apple.CoreMLCode=0“转换为灰度图像的无效数组<em
浏览 2提问于2020-07-21得票数 1
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我正在尝试合并两个受过训练的神经网络。我有两个受过训练的凯拉斯模型文件A和B。
模型A用于图像的超分辨率，模型B用于图像的着色.我正在尝试合并两个经过训练的网络，以便我能够更快地推断SR+colorization。(我不愿意使用单一的网络来完成SR和彩色任务。我需要使用两个不同的网络来完成SR和彩色任务。)关于如何合并两个Keras神经网络，有什么建议吗？
浏览 4提问于2021-01-04得票数 0
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我试图将模型移植到Keras。
但是，在将Conv2D层的输出连接到LSTM层时，我被卡住了。来自CNN层的输出将具有( batch_size，512，1，width_dash)的形状，其中第一个依赖于batch_size，最后一个依赖于输入的输入宽度(该模型可以接受可变宽度输入)。例如:一个形状为2<
浏览 0提问于2018-01-20得票数 6
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我试图让我的tensorflow模型在两类图像上进行训练，但我遇到了一个ValueError问题。有人能帮帮忙吗。Learn 32 filters using
tf.keras.layers.Conv2D( tf.keras.layers.MaxPooling2
浏览 14提问于2020-07-11得票数 0
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最近，我收集了几个Keras模型，我正在使用keras.Models.model_from_json函数导入它们的体系结构(注意，还没有进行任何培训)。目前，导入的模型具有不同的输入和输出形状，比如(5*100*100*3)和分配给它们层的两个类。我的目标是改变这些层的输入和输出形状，以便在模型性能中比较不同<
浏览 0提问于2018-08-16得票数 0
当我用Keras构建一个卷积神经网络时，我遇到了一些错误：
model.add(Dense(32, input_shape=input_shape))model.add(MaxPooling2</em
浏览 3提问于2017-12-30得票数 0
当我面临以下错误时，我正试图训练一个简单的Keras网络来进行分类。我知道我的输入有问题，但我不知道如何解决它。这是我的密码 x_train : float32 0.0 1.0 (2444, 64, 64, 1)
x = keras.layers.MaxPool2D(poo
浏览 4提问于2021-09-10得票数 1
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最近，我在一次面试中被要求使用tensorflow构建一个符合以下要求的神经网络：
import tensorflow as tf])
为了证明我的模型</em
浏览 12提问于2022-04-27得票数 1
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与非常相似，但我想知道我的预培训模型，它的输入大小为(128, 128, 3)图像，保持它的权重，并将其用于不同输入大小的图像的predict。padding='same')(up)
这只是在培训期间使用的模型的体系结构，但是tha培训已经落后了:我的model.h5文件是通过model.save()
浏览 2提问于2018-10-03得票数 1
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我使用的是tf.keras.applications.efficientnet_v2.EfficientNetV2L模型，我想编辑模型的最后几个层，使模型成为一个回归和分类层。但是，我不知道如何编辑这个模型，因为它不是线性顺序模型，因此我不能： model.add(layer)
因为模型的某些
浏览 19提问于2022-06-17得票数 1
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我正在Keras中训练一个LSTM下一个字符/单词预测器，并希望将它包含在一个iOS项目中。当我将它转换为CoreML时，输出形状和值与我原来的Keras模型不匹配。总结我的问题：
为什么我要从转换的模型中得到不同的预测值？因此
浏览 1提问于2019-04-09得票数 0
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from keras.layers import Inputimport keras.engine as KE return out_boxes return (None27
---> 28 model.predict(a, batch_size =
浏览 2提问于2018-09-21得票数 1
这是来自的GAP指标代码 x = pd.DataFrame({'pred': pred, 'conf': conf, 'true': truex.prec_k * x.correct我想在训练时使用它，但它得到了conf参数-概率的向量或预测的置信度分数
浏览 0提问于2019-05-21得票数 0
我想在Keras模型中完成等效的tf.depth_to_space。具体而言，Keras模型中的数据形状为HxWx4(即深度为4)，我希望将数据转换为输出大小为HxWx1，映射为将4个输入通道视为2x2块；即，输出位置为2*y+(k//2)，2*x+(k%2<
浏览 0提问于2019-07-18得票数 1
我在下面的Keras模型中得到了一个错误(Shapes (None, 2) and (None, 10)) are incompatible：model.add(Dense(1000, input_dim=25088, keras.layers.
浏览 2提问于2022-10-08得票数 -1
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