hiya已经尝试为鲸鱼物种做一个图像分类器，有9个类别，我正在运行Python3.6，这些是我的代码 import numpy as npfrom='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])predictions=model
浏览 44提问于2019-12-13得票数 0
output_dim=64))model.add(layers.Dense(10))model.summary()
ValueError:一个形状为(12954)的目标数组被传递给形状<em
浏览 3提问于2020-03-26得票数 0
我的输入形状是(150,10,1)，我的输出形状也是(150,10,1)。我的问题是多分类(3类)。在使用np_utils.to_categorical(Y训练)之后，输出的形状将是(150,10,3)，这是完美的。然而，在使用GlobalAvgPool1D()建模的过程中，它给出了错误：“当使用作为损失categori
浏览 4提问于2020-06-07得票数 1
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深度学习模型的预测
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我已经建立了一个从0到9的数字分类模型。我的数据集是tf.keras.datasets.mnist。我使用softmax作为输出层的激活函数。输出层由10个神经元组成。每个代表从0到9的数字。但即使我把输出层神经元的数目改为20个，预测也是准确的。看起来，即使我只需要预测10位数，输出层中也可以有10个以上的神经元。为什么这么说？Q2：
而且，预测是一个正确的列表列表。每
浏览 0提问于2020-04-05得票数 0
当我使用google colab时，代码中没有错误 但当我使用spyder或jupyter时，出现错误。batch_input_shape = (1,10,5), stateful = True))
Model_10.compile(lossshuffle=False, callbacks=[history]) x_train_data.shape = (260,10,5) y_train_d
浏览 16提问于2020-03-30得票数 0
cnn.add(tf.keras.layers.Dense(units = 3, activation = 'softmax'))
cnn.fit(x = training_set, validatian_data = test_set, epochs = 15) 弹出以下错误：
浏览 26提问于2020-06-10得票数 0
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我试图建立一个模型，但是它不会运行，因为输入数据与输出形状不匹配，我也想不出如何更改它。, Dense(3, activation='softmax'),])model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam') # works
mo
浏览 1提问于2019-11-01得票数 0
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我在为我的模型进行训练迭代时遇到了问题。代码如下： super(Net, self).= 0 #training forCrossEntropy损失函数和SGD优化器时，我能够正确地训练模型。当我使用MSE损失函数
浏览 2提问于2019-06-27得票数 3
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Keras上的多维Y_train
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predictors and labelys = tf.keras.utils.to_categorical(labels, num_classes=16)model.add(Dense(16, activation='softmax'))model.compile(loss, epochs=20, batch_size=size_batch, verbose
浏览 4提问于2020-06-10得票数 2
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在训练过程中，我犯了以下错误：我的代码片段：
fro
浏览 3提问于2020-11-14得票数 0
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我正在使用mnist数据集(数字)，并希望实现均方错误丢失函数，但是我有以下错误：
ValueError:一个形状为(60000，1)的目标数组被传递给形状输出(无，10)，同时用作丢失的mean_squared_error此损失期望目标具有与输出相同的形状。这是我的
浏览 0提问于2019-10-27得票数 1
这是我第一次使用keras，我正在尝试遵循我在网上找到的一个教程，并将我自己的数据与之相适应。我有一个矩阵和二进制标签。%>%summary(model)model %>% epoch=200, validation_split=0.2) 我看起来不适
浏览 40提问于2019-06-14得票数 10
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我试图在一个由40x40灰度图像组成的数据集上训练一个模型，我得到了这个错误：
categorical_crossentropy**.：形状为(32，5)的目标数组被传递给形状输出(无，4)，同时用作丢失ValueError。此损失期望目标具有与输出相同的形状。relu&#x
浏览 3提问于2020-06-18得票数 0
Dropout(0.2))
loss1e-6 ), )x_shape = (1，24,252)但是当我符合模型时，我会得到这个错误。catego
浏览 0提问于2020-05-22得票数 1
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运行CTC损失函数
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我想尝试一下莎士比亚数据集上的CTC损失函数，在计算损失时，预测的张量形状是(64,100，65)，这与标签形状(64,100 )不匹配。所以我用一些数学来转换维数，但有一个错误。码 return tf.keras.losses.categorical_crossentropy(labels, logits)
example_batch_loss= loss(
浏览 0提问于2020-08-18得票数 0
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使用this article的A2C代理，如何在权重更新时获取value_loss、policy_loss和entropy_loss的数值？ 我使用的模型是双头的，两个头共用一个后备箱。策略头输出形状为[number of actions, batch size]，值头形状为[1, batch_size]。当以下损失函数作为度量给定时，编译<em
浏览 18提问于2020-04-27得票数 0
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以前，如果我将数据加载到与模型训练相同的脚本中，我就可以做到这一点，但随着数据集变得更大，挑选数据然后重新加载它的速度会快得多。当我这样做的时候，我现在得到了这组错误，即使在将我的模型修剪到1层以简化问题之后。
有没有人能解释一下“Condition x == y not hold element wise”错误信息的含义？djwdata/science/chessmaster/keras_full_29
浏览 2提问于2019-10-29得票数 5
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use_bias=True)(conv)model.compile(optimizer=Adam(lr=1e-4), loss=keras.losses.mean_absolute_error)
ValueError:检查目标时出错:期望conv2d_2具有形状(300,320，2)，但得到与形状(300,320，1)
浏览 0提问于2019-01-02得票数 5
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当我处理时间序列数据时，我尝试用Conv1D构建我的第一个CNN。我的目标是对1501形状的input_data进行压缩。x_train形状为(550,1501)，我增加了它的尺寸以适应模型。但是，编译器会抱怨：
ValueError:一个形状为(550,1501，1)的目标阵列被传递给形状输出(None，1500，1)，同时用作丢失的
浏览 2提问于2019-12-29得票数 1
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我想为Keras深度学习回归模型创建一个自定义损失函数。对于自定义损失函数，我希望使用数据集中的特征，但我没有使用该特定特征作为模型的输入。我的数据如下所示：---|-----|--------x2 | y2 | f2def custom_loss(f
浏览 0提问于2020-12-07得票数 0
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