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epochs=5)model.evaluate(test_images, test_labels) 问题: TensorFlow如何推断输入层的形状在这里展平的是哪个形状？输入形状应该是从输入数据的形状派生出来的，我是不是遗漏了什么？
浏览 15提问于2020-07-26得票数 1
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接下来，我不明白为什么嵌入层的输出形状是(None，None，32)
浏览 33提问于2019-06-13得票数 1
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输入图层的形状
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在我的Keras模型中，我不知道应该输入什么作为输入层的形状。该模型在具有12288个样本的1080个向量上进行训练。我有以下输入形状：Y_train shape: (6, 1080)Y_test shapeinput: expected input_10 to have shape (12288,) but got array with shape (1080,)
在再次查看文档后，我尝试
浏览 32提问于2018-08-26得票数 1
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我按照这里给出的指令拼合了一个Docker镜像：
我已经看到图像的大小在平面化后减少了~21%。现在，它似乎在部署时间方面是有效的(因为它的大小)，但我担心扁平化过程会删除映像的一些内容。
浏览 1提问于2017-10-09得票数 0
在我的数据集中，单个输入和输出的形状是15 x 61。我指定input_shape=(15,61)。这意味着15x61到15x61之间的映射，这不是一个分类问题。输出层中的单位规格应该是什么？
浏览 6提问于2019-09-14得票数 0
我得到了错误Input 0 is incompatible with layer lstm_16: expected ndim=3, found ndim=2，代码如下：regressor = Sequential()
#Dropout regularization: drops out unnecessary data, so we are not shifting huge amounts of dat
浏览 0提问于2019-11-07得票数 0
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我使用以下代码尝试使用ResNET32模型对cifar10数据集进行预测。但是，我检索到了一个错误。X_train = X_train.astype('float32') X_train = X_train / 255.0 y_train = tf.keras.utils.to_categorical(y_train)
y
浏览 1提问于2021-07-29得票数 0
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检查输入时出错:要求dense_12_input具有形状(8，)，但得到形状为(13923，)的数组 训练数据形状为 d=np.array(train_x)f.shape 输出为 (6995, 8) 所以我们可以转换到这个上面或者放入模型中 将数据拟合到训练数据集 classifier.fit
浏览 9提问于2020-01-13得票数 0
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我想要将结果输入到另一个图层，该图层使用shape B = [10, 9, 5]进行输入。输入的B基于之前的结果A，例如，从A中选择9个不同的行10次，生成一个具有形状[10, 9, 5]的新张量。
有没有办法做到这一点？
浏览 4提问于2017-08-30得票数 0
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字符识别结果不佳
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我正在尝试从图像中读取六位数的数字。我使用tensorflow/keras进行训练。这是我想出来的模型：model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=(2, 2)))
model.add(Conv2D(50, (5, 5), padding="same", activat
浏览 2提问于2021-05-12得票数 0
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我正在使用以下代码使用LSTM对视频进行分类。使用VGG16模型从每帧中提取特征。我也有兴趣在空间域中提取特征。我从keras文档中了解到CONVLSTM2D可以做到这一点。但在使用CONVLSTM2D时，我不确定如何使用vgg16的功能。 frames=19rows=224classes=2
rows,cnn_base = VGG16(input_shap
浏览 47提问于2018-12-19得票数 0
因此，看看这段代码，我们看到第一个完全连接层的输入是: 9216。
这个号码(9216)从哪里来的？
浏览 3提问于2020-06-28得票数 3
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首席执行官：：净重塑
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googlenet需要形状224*224*3的输入。在deepdream的ipython笔记本中，它显示了src.reshape(1,3,h,w)。这是否意味着只有输入blob被重塑，或者它通过网络传播？如果不是，那么仅仅重塑输入块意味着什么呢？我刚开始深造。所以如果这看起来微不足道的话请原谅我。
浏览 8提问于2017-03-06得票数 1
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我对keras和TensorFlow很陌生
当尝试将Keras模型(在新的iOS IA框架上正确编译和工作)转换为要在安卓中使用的tensorflow模型时，我缺少输入节点。
浏览 0提问于2017-07-25得票数 1
这是我的代码：
错误为: ValueError:图层"max_pooling1d“的输入0与图层不兼容:预期的ndim=3，找到的ndim=4。收到的完整形状：(None，51644，29，32)
浏览 14提问于2021-12-04得票数 0
我是tensorflow.When的新手，我试着修改模型结构，我把一个张量'r'，它的形状是(None,1 )，转换成带有tf.reshape(r,4，)的一维张量，然后输入到稠密层中。一维张量的形状为(4，)，稠密层的input_shape设置为(4，)，出现错误。ValueError:层“值”的输入0与图层不兼容: min_ndim=2，found ndim=1。收到的完整形状：(4 )如果您能帮我解决这个问题，我会很感激的。
浏览 5提问于2022-10-26得票数 0
我分别设置了z_weights和z_bias的大小，(16, 16)和(16,)的形状，因为这些大小与第一次加载的权重完全相同，但它不起作用。 有什么解决方案吗？ 提前谢谢。
浏览 25提问于2021-04-27得票数 0
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有人能帮我理解一下这个错误是怎么回事吗？model.add(Embedding(82, 100, weights=[embedding_matrix], input_length=1000))model.add(Dense(100, activation = 'sigmoid'))
浏览 3提问于2017-08-11得票数 1
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possible outputs Y_test=tf.one_hot(Y_test,no_outputs) 当我尝试定义网络的输入形状时收到的完整形状: None，1024，1” 我认为输入形状和传递给网络的数据数组的形状一样简单。有人能解释一下我的数据的正确形式应该是什么吗？ 非常感谢您的提前！
浏览 22提问于2020-07-08得票数 0
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