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1
回答
嵌入
具有
不同
输入
维度
的
预
训练
Keras
模型
python
、
tensorflow
、
keras
我有一个
Keras
字符级
嵌入
模型
,它接受shape (num_items, 45)
的
输入
,并输出shape (num_items, 128)
的
向量。我目前在序列分类
模型
中使用它,
输入
形状为(num_items, num_terms, 128),但这需要提前准备数据。我希望能够将
模型
嵌入
到序列分类
模型
中,以便
输入
的
形状将是(num_items, num_terms,
浏览 20
提问于2019-10-16
得票数 0
1
回答
插入预先
训练
的
模型
之上
的
嵌入
从另一个预先
训练
的
模型
,如何使
输入
尺寸工作?
machine-learning
、
deep-learning
、
neural-network
、
pytorch
、
computer-vision
我正在试验一个预先
训练
过
的
模型
(例如VGG,AlexNet等)。在从另一个
模型
输出
的
嵌入
的
顶部。我认为,对我来说唯一不清楚
的
部分是,我将如何使
输入
维度
与新增加
的
预
培训
模型
一起工作?更具体地说: classificationPre-trained 从
预
训练
的
模型
1中获取图像
的
<
浏览 1
提问于2021-09-20
得票数 0
2
回答
字向量作为
输入
deep-learning
、
keras
、
word-embeddings
、
word2vec
、
sentiment-analysis
我有一个语料库,我想用LSTM和word
嵌入
来进行情感分析。我已经使用Word2Vec将文档中
的
单词转换为单词向量。我
的
问题是如何将这些字向量
输入
到
Keras
?我不想使用
Keras
提供
的
嵌入
。
浏览 0
提问于2016-09-07
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何在
Keras
中
的
模型
开头添加层?
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
computer-vision
我想使用Tensorflow和
Keras
在预先
训练
好
的
模型
中添加新
的
层。问题是,这些新
的
层不是要添加到
模型
的
顶部,而是在开始时添加。我想创建一个三连体
模型
,它采用3种
不同
的
输入
和3种
不同
的
输出,使用预先
训练
的
网络作为
模型
的
核心。为此,我需要在
模型
的<
浏览 73
提问于2019-06-25
得票数 1
回答已采纳
1
回答
改变预先
训练
的
word2vec向量
的
维数
deep-learning
、
word2vec
、
word-embedding
、
pre-trained-model
我有两个
不同
的
单词
嵌入
预
训练
模型
,我想将它们组合在一起,以便一个
模型
中缺少
的
单词可以由另一个
模型
补充(以防另一个
模型
具有
第一个
模型
中缺少
的
单词)。但
模型
中
的
向量
具有
不同
的
维度
。第一
模型
向量为300维,第二
模型
向量为1000
浏览 3
提问于2017-12-12
得票数 0
1
回答
应用于张量
的
Tensorflow/
Keras
嵌入
层
python
、
tensorflow
、
keras
、
embedding
我想创建一个tensorflow
模型
,它接受整数列表作为
输入
,并返回相应
的
预
训练
嵌入
。例如,如果
输入
批处理为[[1, 2, 3], [4, 5, 6]],我希望
模型
返回[[embed[1], embed[2], embed[3]], [embed[4], embed[5], embed[6]],其中embed是一个包含
预
训练
嵌入
的
矩阵。我想我能够用预先
训练
好<em
浏览 7
提问于2020-06-05
得票数 1
回答已采纳
1
回答
Keras
扩展
嵌入
层
输入
python
、
tensorflow
、
keras
、
word-embedding
带有
嵌入
的
keras
序列
模型
需要从当前已知
的
权重开始重新
训练
。 在所提供
的
(文本)
训练
数据上
训练
Keras
序列
模型
。
训练
数据由(定制
的
)标记器标记化。
模型
中第一层(
嵌入
层)
的
输入
维度
是标记器已知
的
单词数。 几天后,额外
的
训练</em
浏览 10
提问于2019-02-06
得票数 1
3
回答
Gensim Word2Vec从
预
训练
模型
中选择较小
的
单词向量集
python
、
keras
、
word2vec
、
gensim
、
word-embedding
我在gensim中有一个大型
的
预
训练
的
Word2Vec
模型
,我想从这个
模型
中使用
预
训练
的
单词向量作为
Keras
模型
中
的
嵌入
层。问题是
嵌入
的
大小是巨大
的
,而且我不需要大多数
的
单词向量(因为我知道哪些单词可以作为
输入
)。因此,我想摆脱它们,以减少我
嵌入
层
浏览 0
提问于2018-06-18
得票数 8
回答已采纳
1
回答
Keras
如何确定
预
训练
模型
的
第一层中
的
权重?
tensorflow
、
keras
、
conv-neural-network
DenseNet
预
训练
模型
(VGG、ResNet、
Keras
等)在
具有
输入
形状(224,224,3)
的
ImageNet上
训练
后建立权重。但是,
Keras
允许我们指定任何其他
输入
形状(宽度和高度不应小于32)。当
输入
形状不是(224,224,3)时,
Keras
如何确定第一个隐藏层
的
初始权重?
浏览 0
提问于2021-10-22
得票数 1
1
回答
tensorflow
模型
中批量通道在1个
输入
的
前向传递中
的
用途
tensorflow
、
keras
、
computer-vision
、
training-data
到目前为止,我已经用TensorFlow (使用batch_size )
训练
了几个
不同
的
模型
,我看到正确
的
Keras
似乎不仅对
训练
速度很重要,而且对
模型
的
准确性也很重要。让我困惑
的
是,一个
模型
有一个实际
的
批处理通道作为
输入
(以及输出)上
的
第一个
维度
。如果我
的
批处理大小是32,但我总是在运行时
输入</em
浏览 0
提问于2018-06-27
得票数 0
2
回答
Keras
- TypeError:“NoneType”对象不能解释为索引
python
、
keras
我有以下代码片段: sortedFiles = sorted(files, key=lambda x:int(x.split('.')[0])) img = cv2.imread(root + '/' + file)
浏览 1
提问于2019-08-20
得票数 1
1
回答
用新
模型
Keras
连接自定义
预
训练
模型
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
我将Sports_1M caffe
模型
转换为
Keras
,并将其作为
预
训练
模型
使用到新
的
Keras
模型
中,我还加载了
预
训练
的
权重。 我删除了预先
训练
过
的
模型
的
顶层,最后与New连接起来。我不想再次
训练
加载
的
预
训练
模型
(只是想使用
预</
浏览 0
提问于2020-07-19
得票数 2
1
回答
是否可以在
keras
中对多种图像大小进行
训练
?
python
、
machine-learning
、
tensorflow
、
deep-learning
、
keras
Keras
将numpy数组作为
训练
数据
的
输入
,但是可以创建可以采用
不同
输入
大小
的
模型
。我想知道是否有一种方法可以将各种
维度
的
图像合并到
模型
的
训练
数据中。
浏览 0
提问于2017-02-21
得票数 3
1
回答
Tensorflow
Keras
:“Conv2d”图层现在可以接受多光谱图像吗?
python
、
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
我有一些8波段
的
卫星图像,我想用Tensorflow和
Keras
做一些图像分割。几年前我试过这样做,但我发现TF和
Keras
不能处理频带大于3
的
图像。然而,我看到了更多关于多频带图像深度学习
的
博客文章。 在查看
Keras
文档时,它没有特别列出接受多波段图像
的
任何问题。我找到了这个似乎能让它工作
的
code: def unet_model(n_classes=5, im_sz=320, n_channels=8, n_filters_start=32, g
浏览 21
提问于2019-03-22
得票数 2
回答已采纳
3
回答
将
输入
通道数改为预先
训练
的
keras
.applications
模型
?
python
、
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
我是原型深入学习分割
模型
,需要六个通道
的
输入
(两个对齐448x448 RGB图像在
不同
的
照明条件)。我想比较几个预先
训练
过
的
模型
和我现在
的
模型
的
性能,我从零开始
训练
。我可以在tf.
keras
.applications中使用预先
训练
的
模型
来
输入
多于3个通道
的
图像吗?我尝试先应用
浏览 0
提问于2019-05-02
得票数 3
回答已采纳
1
回答
在
Keras
中使用
的
训练
词
嵌入
(Gensim)中
的
未知词
python
、
keras
、
gensim
、
word2vec
、
word-embedding
我正在使用GENSIM (word2vec)
训练
一个单词
嵌入
,并在
KERAS
的
神经网络中使用
训练
好
的
模型
。当我有一个未知(词汇表外)
的
单词时,就会出现问题,因此神经网络不再工作,因为它无法找到该特定单词
的
权重。我认为解决这个问题
的
一种方法是将一个新单词(<unk>)添加到
具有
零权重(或随机权重?)
的
预
训练
单词
嵌入
中。
浏览 18
提问于2020-12-19
得票数 1
1
回答
用于人体活动识别的光流图像
预
训练
模型
tensorflow
、
keras
我正在从事人类活动识别的工作,其中我使用
的
是双流网络。对于时间流(光流作为
输入
),我从头开始
训练
我
的
模型
,这需要大量
的
资源和时间。我决定在
Keras
应用程序中使用
预
训练
模型
来使用迁移学习,但
keras
应用程序中
的
每个
模型
都使用3通道
输入
形状,其中光流是1通道图像。有人能指导我如何使用
预
训练
模型
浏览 51
提问于2021-06-24
得票数 0
1
回答
Keras
构造句子列表
的
GRU
模型
tensorflow
、
keras
len(tok.word_index) + 1, 300, trainable=True) 我有M个样本,每个样本都是一个可变计数
的
句子列表作为inputs,None表示句子
的
变量计数。我使用这个
嵌入
层将每个单词向量到300维。之后,titles_embed
的
形状为(?, ?, 40, 300),其中第一个?是批次大小,批次中
的
每个样本都是一个段落,由第二个?个句子组成。每个句子都有40个单词,最后300是
嵌入
浏览 22
提问于2020-05-20
得票数 0
1
回答
有人能解释或总结一下
不同
类型神经网络下
keras
的
输入
形状吗?
python
、
keras
我是python
keras
的
新手。随着对
Keras
的
理解,我对
Keras
的
输入
形状感到困惑。我觉得在
不同
的
神经网络下,我需要将我
的
数据重建成
不同
的
形状。例如,如果我正在构建一个简单
的
ANN,我
的
训练
数据应该是像m,n这样
的
矩阵,m是样本
的
数量,n是特征
的
数量。但最近我正在学
浏览 7
提问于2019-08-26
得票数 0
1
回答
有没有办法将bert-large用作文本分类工具而无需微调?
python
、
tensorflow
、
keras
、
nlp
、
bert-language-model
我目前
的
一个任务是将任何文本分类问题
的
基于
keras
BERT
的
模型
转换为.pb文件。为此,我已经有了一个函数,它接受
keras
模型
,但重点是,当我试图下载任何
预
训练
版本
的
BERT时,它们总是没有任何用于分类
的
顶层,因此我应该在BERT之前手动添加tf.
keras
.layers.Input我
的
最终目标是摆脱微调
的
需要,并获得一些已经进行了微调<e
浏览 1
提问于2021-04-06
得票数 0
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