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展平图层的输入必须是张量
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model.add(LeakyReLU(alpha=.001))model.add(Activation('linear')) 然后，我尝试做一些更详细的事情activation='linear')(activ3)
model = keras.models.Model(inputs=input1, outputs=final_layer) 正如你在上面的代码中看到的，我保留了来自扁平层的相同输入，只是总结了具有相同数量神经元
浏览 4提问于2019-05-28得票数 2
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我主要是一个咖啡用户，我想知道如何在一个完全连接的图层中输入我的彩色图像，然后将其展平(我知道这不是最好的解决方案，但我需要它)。这是一个不起作用的示例：model.add(Dense(1000, input_shape=(img_channels, img_rows, img_cols我想我必须设置输入层，然后展平它，但我不知道怎么做。
浏览 2提问于2015-12-18得票数 3
注意:我使用的是tensorflow 2.3.0、python 3.8.2和numpy 1.18.5 (但不确定它们是否重要) 我正在编写一个自定义层，它在内部存储形状(a，b)的不可训练张量N，其中a，b是已知值(此张量是在初始化过程中创建的)。当在输入张量上调用时，它展平输入张量，展平其存储的</e
浏览 14提问于2020-08-12得票数 3
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正如tf.dense的文档所述，对于这一层，输出张量与输入张量的形状相同，只是最后一个维度的大小为单位。我试图在Chainer中有类似的行为，但我没有成功。在Tensorflow中，一个人可以有一个(32，28，28,512)张量，并将其作为输入输入到线性层，得到一个(32，28，28,256)。正如我researched关于tf.dense，似乎当输入有超过2个维度时，它共享权重，并且在执行函数之前不会将输
浏览 10提问于2018-12-20得票数 2
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我正在尝试理解Keras中使用Theano后端的Flatten()层的行为。我在两个不同的Conda环境中安装了两个不同版本的Keras。在这两个版本中，使用Flatten()展开4D张量的方式不同，我完全不清楚哪一个是正确的。 我已经编写了以下两个代码片段来显示该问题： ? 上面的代码首先沿着channels轴展平输入矩阵 然而，在另一个版本中，结果是不同的</em
浏览 22提问于2019-05-03得票数 0
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tensorflow中有没有降维的API？例如，给定一个张量[[1,2], [3,4], [5,6]]，我想要降低它的最后一个维数，使其变为[1, 2, 3, 4, 5, 6]。有一个API tf.expand_dims()可以做相反的事情。有没有tf.reduce_dims()？
浏览 2提问于2018-05-25得票数 1
将2D张量(实际上是水平或垂直向量)展平为1D张量的最有效方法是什么？tf.reshape(w, [-1])tf.squeeze(w)
浏览 7提问于2015-12-10得票数 48
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在Tensorflow中，张量格式是NxWxHxC并通过网络。 当Tensorflow模型转换为TensorRT引擎时，如何处理张量数据。与Same中相同的形状或扁平的。展平表示，例如，1x3x4x3张量 [[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]],
[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]],[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]]] 被展
浏览 24提问于2019-08-29得票数 0
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我有一个以shape [1, 128, 1024, 2]为输入的TensorFlow模型。我想用TensorflowLite C应用程序接口在这个模型上运行推断。tensorflow/lite/c/c_api.h中的示例代码显示了如何将输入提供给模型： std::vector<float> inputBuffer(1 * 128 * 1024 * 2);
//TfLiteTensorCopyFromBuffer(inputTensor, inputBuffer
浏览 22提问于2021-01-27得票数 1
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我正在尝试运行一个简单的线性回归，但我在尝试训练时出现错误。图像的大小是print(dataset_train[0][0].shape)向我展示的torch.Size([3, 227, 227])数据序列的形状 optimizer.zero_grad() optimizer.step()
我试着解释错误的含义
浏览 0提问于2020-06-17得票数 1
我想做这样的事情。A = [[1,0],[0,4]]x.ravel()[np.flatnonzero(x)]根据非零索引提取元素。
下面是这些操作的。(矩阵是否展平并不重要。)
浏览 4提问于2016-08-30得票数 33
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我正在尝试构建一个用于文本分类的lstm模型，但我收到一个错误。这是我尝试过的全部代码。dense1 = Dense(32, 'relu', kernel_initializer='he_uniform')(concat)Tensor("flatte
浏览 0提问于2019-07-07得票数 9
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我有这段来自youtube视频的Keras代码： from keras.models import Sequentialmodel.add(Embedding(10000, 32))model.summary() 摘要的输出如下===============Trainable params: 322,080
Non-trainab
浏览 33提问于2019-06-13得票数 1
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我是PyTorch和构建NN的初学者，一般情况下，我有点卡住了。我有一个CNN的架构： super(ConvNet,=(600, 120))但是当我尝试使用我的图像进行训练时并且我出现了这个错误：
RuntimeErro
浏览 14提问于2020-02-28得票数 0
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我目前正在处理作为张量加载的rgb图像，我想将它们重塑为2d张量，以便在它们上实现深度神经网络。我目前正在处理的形状是：我不知道如何处理最后两个区域，也不知道如何展平颜色的3个通道
浏览 2提问于2021-03-03得票数 0
我正在尝试获取rgb图像中每个通道的最大值。目前，我正在分别迭代每个通道，如下所示：g_max = rgb[2]:max()有没有办法将其理解为Torch中的一条语句有没有人能帮我想出可能的解决方案？
浏览 28提问于2016-09-21得票数 1
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我最终迁移到了TF 2.1，并且我正在尝试将我的代码移植到原生TF 2.1。所以这里有一个问题:如何将不同等级的粗糙张量重塑为一维张量？本质上，我有一组权重矩阵，例如。[3,3,1,32], [32], [21632,20], [20], [20,10], [10] (这些是形状，不是值)，我想把整个怪物展平成一个一维张量。做这件事最有效的方法是什么？更好的是，我如何编写一个函数来展平</e
浏览 6提问于2020-05-07得票数 0
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如何渲染旋转的UIlabel
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我目前正在为iPad开发一个类似photoshop的应用程序，当我想要展平我的图层数组时，DrawTextInRect不会保留我的UILabel的变换(CAAffineTransformMakeRotation
浏览 0提问于2012-10-02得票数 0
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需要在转换为TensorRT的upsample节点的插件。 对于Tensorflow实现，假设输入大小为1x3x4x19形状，并上采样为1x12x14x19张量。tensorflow中的1x3x4x19张量是 [[[...19channel data ...],[...19channel data ...],[...19channel data ...],[..首先展平为 [...19channel data ..., ...19ch
浏览 10提问于2019-08-29得票数 0
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