根据Keras中的shared layers documentation,可以创建一个共享层,并使用不同的输入形状实例化它。它给出了一个Conv2D共享层的示例,如下所示: a = Input(shape=(32, 32, 3))
b = Input(shape=(64, 64, 3))
conv = Conv2D(16, (3, 3), padding='same')
conved_a = conv(a)
# Only one input so far, the following will work:
assert conv.input_shape == (None,
我已经通过了Keras ,但我仍然无法理解input_shape参数是如何工作的,以及为什么它在传递自定义输入形状时不更改我的DenseNet模型的参数数。举个例子:
import keras
from keras import applications
from keras.layers import Conv3D, MaxPool3D, Flatten, Dense
from keras.layers import Dropout, Input, BatchNormalization
from keras import Model
# define model 1
INPUT_SHAPE
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
我想要建立一个CNN,可以是饲料矩阵,与恒定的行数,但不同的列数。我从开始,但它在某个时候使用了Flatten层。根据,Flatten层不能与未完全定义的数据一起使用.我用构建了一个这样的CNN:
from keras import Input, Model
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Dense, Dropout, Lambda, Activation
from keras.optimizers import SGD
import keras.backend as K
input = Input(shape=(None, 6
假设我有这样的模型:
model = Sequential()
model.add(Conv2D(64, (3,3), input_shape=(None, None, 1), strides=1, padding='same'))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(2, activation='softmax'))
model.summary()
它将生成以下错误:
ValueError: The last dimension of the inputs to `Dense` should be defined. Fou
这是我第一次使用keras.sequential创建卷积模型。下面是代码,我不明白摘要部分是什么意思。
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, Dropout
from keras.models import Sequential
from keras import optimizers
model = Sequential()
model.add(Conv2D(16, kernel_size=(3, 3), activation='relu',
in
我使用了一个以VGGnet为基础的Keras模型进行图像分类。守则如下:
from keras import applications
from keras.callbacks import TensorBoard
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras import optimizers
from keras.models import Sequential, Model
from keras.layers import Dropout, Flatten, Dense
from keras imp
我想使用Conv1D使扩展卷积网络成为序列数据集。
所以我尝试了波士顿数据集的Conv1D。
from tensorflow.python.keras.layers import Conv1D, MaxPooling2D
from tensorflow.python.keras.layers import Activation, Dropout, Flatten, Input, Dense
from tensorflow.python.keras.models import Model
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.
我正在尝试微调来自卡格尔核的一些代码。该模型使用预先训练的VGG16权重(通过'imagenet')进行迁移学习。但是,我注意到没有角化酶(博客)推荐的层冻结。一种方法是冻结所有VGG16层,并在编译期间只使用代码中的最后4个层,例如:
for layer in model.layers[:-5]:
layer.trainable = False
据推测,这将使用imagenet权重作为顶层,并且只训练最后5个层。不冻结VGG16层会带来什么后果?
from keras.models import Sequential, Model, load_model
from k
我需要在数据集上构建一个CNN模型,该数据集有65536行(每个列代表1个图像)、49列(7x7图像)和二进制类(第50列)。(7800行测试集)
我正在引用使用mnist数据集执行CNN的例子,但我未能构建火车模型。
这是我的密码:
from __future__ import print_function
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
我为这个项目准备了一个小的数据集。它给了
ValueError:层重形状(43,100)与提供的重量形状不兼容(412457,400)
错误。我认为标记器有问题。
train_test_split的X和Y
X = []
sentences = list(titles["title"])
for sen in sentences:
X.append(preprocess_text(sen))
y = titles['Unnamed: 1']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
我有一些数据集有两个类。当我尝试使用某些度量标准时--例如,、、、或-I--得到一个类似于以下内容的错误:
ValueError: Shapes (None, None, None, 2) and (None, 1) are incompatible.
我想我可以使用并为PR和ROC写我自己的AUC。但说真的我只上了两节课。AFAIK,两个类等于一个类。
如何将我的my记录折叠成一个类?
要完整地完成,以下是重新创建此错误的完整工作示例,从导入、全局和争论开始:
from tempfile import mkdtemp
from os import path, mkdir
from shut
我正在尝试使用Keras中的全连接层架构进行二进制分类,这在Keras中被称为密集类。
以下是我创建的神经网络架构的设计:
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Activation
from keras.optimizers import SGD
self.model = Sequential()
# Dense(64) is a fully-connected layer with 64 hidden uni
对于下面的代码,我将模型权重保存在mnist_weights1234.h5中。并希望创建具有相同图层配置的相同文件,如mnist_weights1234.h5
import keras
from __future__ import print_function
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from