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沙龙
1
回答
我
可以
在
keras
中将
嵌入
层
与
形状
(?,
5
)
的
层
连接起来
吗
?
python
、
python-3.x
、
tensorflow
、
keras
、
lstm
我
想创建一个LSTM内存。对于给定
的
句子,LSTM应该预测长度为4
的
one-hot编码值。这在第一步中很简单。
我
想做
的
下一件事是向我
的
数据集中添加额外
的
信息。该信息是长度为
5
的
单热编码向量。
我
的
想法是
在
将数据传递给LSTM之前,将
嵌入
层
与
另一个输入
形状
连接起来
。,
我
得到了以
浏览 16
提问于2019-02-26
得票数 0
回答已采纳
1
回答
使用
嵌入
层
输出作为
Keras
中.fit()调用
的
输入
neural-network
、
deep-learning
、
keras
、
embeddings
我
想在
Keras
中构建一个分类器,用于预测客户购买
的
下一个商品(即多类分类)。
我
打算输入到模型中
的
特性之一将是特定客户购买
的
最后一个项目。
我
的
问题是,可能
的
物品清单非常大,几万件。考虑到这一点,
我
将把ItemID特性输入到
Keras
中
的
嵌入
层
中,并在模型中运行它之前将它与其他特性
连接起来
。
我
的
浏览 0
提问于2020-01-13
得票数 3
回答已采纳
1
回答
CNN
与
正常特征之间
的
连接是如何工作
的
?
tensorflow
、
deep-learning
、
neural-network
我
有个问题。
我
已经训练了一个NLP分类问题
的
CNN模型,并将它与其他特性相结合。
我
使用Concatenate将两个
层
连接在一起。 self.x = x # filter_sizes = [1,2,3,
5
]
浏览 0
提问于2022-10-23
得票数 0
1
回答
Keras
多输入一共享
嵌入
层
keras
、
embedding
是否
可以
简单地将一个
嵌入
层
与
一个输入
与
多个功能共享?是否
可以
避免一个接一个地创建多个输入
层
。
我
想避免创建34个输入
层
(一个功能)。 目标是通过抛出一个
嵌入
层
34个特征序列,得到34个
嵌入
向量序列。将它们
连接起来
,得到一个超级特征向量序列。然后再喂给LSTM。输入
形状
(无,100,34) -> Embedding_layer_size_64
浏览 17
提问于2021-05-06
得票数 0
1
回答
在
RESNET50中添加
层
以建立连接CNN模型
python
、
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
、
resnet
这是
我
的
代码,以便将resnet50模型与此模型(
我
想在数据集上进行培训)
连接起来
。
我
想在代码中冻结resnet50模型
的
层
(参见Trainable=false)。input_shape = (150, 150, 3), `` 在这里
我
创建了
我
的
模型冻结特性
层
并在resnet50_imagne
浏览 0
提问于2019-12-27
得票数 1
回答已采纳
1
回答
Keras
用预先训练
的
嵌入
来初始化大型
嵌入
层
tensorflow
、
keras
我
试图用Tensorflow后端重新训练
Keras
2中
的
word2vec模型,使用预先训练过
的
嵌入
和自定义语料库。
我
就是这样用预先训练好
的
嵌入
来初始化
嵌入
层
的
: input_length不幸
的
是,
在
我
<e
浏览 2
提问于2018-11-21
得票数 12
回答已采纳
1
回答
PyTorch中不同尺寸
的
级联
层
python
、
keras
、
neural-network
、
pytorch
在
Keras
中,
可以
将两
层
不同大小
的
层
连接起来
:layer_1 = Embedding(50,
5
)(inputs)# -> `concat` now has shape `(*, 25)`, as desired 但是PyTorch一直抱怨这两
层
有不同<em
浏览 2
提问于2021-12-26
得票数 2
回答已采纳
2
回答
是否
可以
使输出
形状
与
输入
形状
相同?
python
、
tensorflow
、
keras
我
希望下面的模型采用8,1
的
输入
形状
,批量大小为16。
我
一直试图使模型
的
输出
形状
与
输入相同,但我只能在需要(16、8、1)时才能得到它输出
的
形状
(16、8、1)。有可能这样做
吗
?谢谢你
的
帮助。model = tf.
keras
.models.Sequential([ tf.
keras
.layers.Conv1D(filters = 512,(tf.
k
浏览 15
提问于2022-07-09
得票数 0
回答已采纳
1
回答
为什么
在
keras
中需要input_length?
tensorflow
、
keras
、
reshape
、
tensorflow2.0
、
tf.keras
layers.embedding有一个参数(input_length),将其描述为: 为什么不能计算密集输出
的
形状
。对
我
来说,Flatten似乎很容易做到。它只是一个tf.rehshape(input,(-1,1)),后面是一个密集
的
层
,我们选择
的
输出<
浏览 2
提问于2020-05-17
得票数 4
回答已采纳
3
回答
Keras
:理解条件GAN中
嵌入
层
的
作用
python
、
keras
、
neural-network
、
deep-learning
、
generative-adversarial-network
我
正在努力理解Erik Linder-Norén
的
,并对该模型中
的
生成器感到困惑: model = Sequential() # .:Embedding()
层
在这里是如何工作
的
?
我
知道noise是一个长度为100
的
向量,而label是一个整数,但我不明白label_embedding对象包含什么以及它在这里是如何工作
的
。
我
试着打印label_embedding<em
浏览 1
提问于2019-03-07
得票数 0
回答已采纳
1
回答
Keras
:如何在损失函数中使用
层
的
权重?
keras
、
embedding
、
tensor
、
loss
我
在
keras
中实现了一个自定义
的
损失函数。该模型是一个autoencoder。但是
嵌入
层
是可训练
的
,并且损失必须使用
嵌入
层
的
权重(
我
必须对
我
的
词汇表
的
所有单词
嵌入
求和)。 例如,如果
我
想训练玩具
的
例子:“猫”。
嵌入
层
的
输出X
的</
浏览 1
提问于2017-11-17
得票数 6
2
回答
如何指定
Keras
Conv1D输入?
我
似乎缺少一个维度
python
、
tensorflow
、
keras
、
conv1d
我
的
输入是一个64个整数
的
数组。(68,), name="input")) model.add(Conv1D(64, 2, activation="relu", padding="same", name="convLayer"))
我
的
训练集中有10,000个这样
的
阵列。
我
得到了可怕
的
ValueError: Input 0 of layer convLayer is in
浏览 103
提问于2021-10-16
得票数 2
回答已采纳
1
回答
ValueError:所需
的
输入
形状
与
找到
的
形状
不匹配
tensorflow
、
keras
、
conv-neural-network
、
concatenation
、
shapes
我
正在尝试将扁平
层
的
输出
与
向量
连接起来
。但是,
我
收到错误消息,输入
形状
与
预期
形状
不匹配(无,1,7)。
我
无法解释发现
的
形状
(4,7)。有人能帮上忙
吗
?)l4 = tf.
浏览 3
提问于2021-10-27
得票数 0
1
回答
有lambda
层
的
tf切片只使用最后一个索引。
python
、
tensorflow
、
tensorflow2.0
TLDR
我
有一个(Batch_size,R)
形状
张量,
我
将为每个R特性分别运行一个
嵌入
层
。
我
编写了以下代码,将输入(Batch_size,R)
形状
的
张量拆分为R(无,)片。
在
模型中运行数据表明存在一个问题:该模型获取最后一个特性,并将其复制到所有
层
。)]
我
“修正”了R=2情况下
的
问题,方法是去掉f
浏览 3
提问于2021-09-01
得票数 1
回答已采纳
1
回答
tf.
keras
.layers.Input()和tf.
keras
.layers.Flatten()有什么区别?
python
、
tensorflow
、
keras
我
见过这两种tf.
keras
.layers.Flatten() (前)
的
多种用途。( )和tf.
keras
.layers.Input() (前))。看完这些文件后,
我
不太清楚。他们中
的
任何一个是否使用另一个
在
向模型引入输入
层
时,两者是否
可以
互换使用(例如,
在
维度(64, 64)中)
浏览 8
提问于2022-03-03
得票数 1
回答已采纳
1
回答
Keras
:如何将动态
形状
的
2张张量
连接起来
?
python
、
tensorflow
、
keras
、
keras-layer
我
有一个用例,需要在
Keras
中将
2D张量
与
三维张量
连接起来
。三维张量
的
维数是动态
的
(例如,三维张量
可以
是具有
形状
[batch_size, num_timesteps, num_features],
的
LSTM
层
的
输出,其中batch_size和num_timesteps
我
在下面分享了
我
试图实现
的
操作
的
代表性代码
浏览 0
提问于2019-01-15
得票数 2
回答已采纳
1
回答
在
Keras
中计算自定义
层
中
的
梯度
python
、
tensorflow
、
keras
、
google-colaboratory
、
keras-layer
我
已经编写了一个代码来计算
Keras
中自定义
层
中
的
Choquet池。
在
Colab链接到笔记本:,因为你
可以
在
梯度计算
的
代码崩溃,精确地
在
函数custom_grad。这是不可能
的
,因为
我
将返回
与
前一
层
相同
形状
的
0渐变。所以我有两个问题:
在
Keras
(或Tensorflow中)是一种计算<
浏览 1
提问于2020-01-29
得票数 0
1
回答
嵌入
层
后
的
脱落
层
tensorflow
、
nlp
、
lstm
、
recurrent-neural-network
、
word-embedding
tf.
keras
.layers.Conv1D(64,
5
, activation='relu'), tf.
keras
.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
我
能理解当在密集
层
之间应用掉时,这会随机下降,并阻止前一
层
神经元
浏览 2
提问于2020-08-21
得票数 1
回答已采纳
1
回答
在
咖啡厅中
可以
使用任意大小
的
图像
吗
?
machine-learning
、
neural-network
、
computer-vision
、
deep-learning
、
caffe
我
知道caffe有所谓
的
空间金字塔
层
,它允许网络使用任意
的
图像大小。
我
遇到
的
问题是,网络似乎拒绝
在
一批中使用任意大小
的
图像。
我
是错过了什么,还是这才是真正
的
问题?
我
的
train_val.prototxt:layer { type: "Data" top
浏览 3
提问于2017-07-19
得票数 2
回答已采纳
2
回答
用于HSI数据分类
的
LSTM
python
、
keras
、
deep-learning
、
lstm
、
recurrent-neural-network
我
正在尝试使用LSTM对Pavia University HSI data进行分类。X_train数据
的
形状
为(610x340,103),y_train数据
的
形状
为(610x340)。因此,
我
有207400个样本,其中有103个特征(每个时间步1个特征)。
我
应该如何重塑
我
的
数据,其中每个样本都是具有一个特征
的
103个时间步长
的
时间序列,以便使用LSTM进行分类?
浏览 35
提问于2021-08-02
得票数 0
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