我遵循了colab中的教程A Primer on Deep Learning in Genomics - Public.ipynb，但在尝试执行sal = compute_salient_bases(model, input_features[sequence_index])行的步骤4.Interpret时获得了TypeError: Cannot convert a symbolic Keras input(
--> 274 'Cannot convert a symbolic Keras
浏览 112提问于2021-04-06得票数 0
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对于NLP任务，我的输入数据集被转换为如下所示:整数列表。特征和标签是相同的数据集。input/output to a numpy array.This error may indicate that you're trying to pass a symbolic value to a NumPy call,
which is not任何好的解决方案或提示如何格式化数据的培训是受欢迎的，使用列表，np.arrays或生成器。，在Keras，
浏览 3提问于2021-09-02得票数 0
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但我得到了错误：“TypeError:无法将符号Keras输入/输出转换为数字数组。此错误可能表明您正在尝试将符号值传递给NumPy调用，而这是不受支持的。或者，您可能正在尝试将Keras符号输入/输出传递给未注册调度的that，从而阻止Keras自动将A
浏览 0提问于2021-02-20得票数 1
我正在尝试使用TF2.4with Keras和tf.nn.sampled_softmax_loss来训练一个单词嵌入分类器。但是，当调用模型的fit方法时，出现了“无法将符号Keras输入/输出转换为numpy数组”的TypeError。请帮助我修复错误或使用另一种方法进行候选采样。import tensorflow as tf
import n
浏览 45提问于2020-12-19得票数 8
("jena_lstm.keras")当我试图将输入传递给LSTM layes时，我将面临以下错误：
-> 852引发NotImplementedError( 853“)不能将符号张量({})转换为numpy数组。”854“此错误可能表明您试图将张量传递
浏览 2提问于2022-02-01得票数 0
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model.compile(optimizer=optimizer, loss=[relativistic_discriminator_loss,None])
return model 但是当我执行代码时，我得到了这个错误： Cannot convert a symbolic Keras input/output to a numpy array.Or, you may be trying to pass Keras symbolic inputs/outputs to a TF API tha
浏览 422提问于2021-11-02得票数 0
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在第一步中，我尝试实现在Kers中操作输入张量的函数。但由于许多原因，我没有成功。我的第二种方法是用numpy操作实现函数，因为我正在实现的自定义层没有任何权重，据我的理解，我可以使用numpy操作，因为我不需要反向传播，因为没有权值，对吗？然后，我将图层的输出转换为张量，其中：因此，主要思想是实现一个自定义层，该层
浏览 4提问于2017-11-30得票数 1
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然而，我一直我被难住了--尝试了许多事情。我相信这个错误是在"KL“项下计算损失的。下面是几乎可以工作的代码：from tensorflow import kerasimport matplotlib.pyplot(shape=(data_dim)
浏览 2提问于2021-05-29得票数 1
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我正在尝试调试我构建的keras模型。似乎我的梯度正在爆炸，或者有一个除以0或类似的除法。当各种梯度在网络中反向传播时，能够检查它们将是方便的。
浏览 0提问于2018-07-03得票数 22
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我有这样一个训练数据集(主列表中的项目数为211，每个数组中的数目为185)：我用这个代码来训练模型：model = keras.Sequential([ k
浏览 2提问于2021-01-13得票数 2
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这是一个我无法回避的非常简单的问题。这是我第二次面对这个问题。import Model
conv = Conv2D(30, (3, 3),input/output to a numpy array.我的问题是，如何将输出从我的Maxpooling层取出来，并为每个传入通道取平均值和标准差？平均值和std的输出将是一个张量，其中每个通道分别被
浏览 2提问于2021-04-21得票数 0
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我正在google colab上训练一个自动编码器(keras)。然而，我有25000个输入图像和25000个输出图像。我试着这样做: 1-每次将大文件从google驱动器复制到colab (需要5-6个小时)。2-将集合转换为numpy数组，但当对图像进行归一化时，大小变得更大(例如从7 7GB到24 7GB)，然后我无法将其放入ram内存中。3-我无法压缩和解压我的数据。所以，如果有人知道如何在
浏览 0提问于2020-12-11得票数 0
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我有一个numpy数组，其中包含用科学符号编写的数字，我想使用ruamel.yaml转储这些数字。但是，当我尝试这样做时，我会得到以下错误消息：
我试图使用numpy中的astype(str)将其转换为字符串，但它没有解决问题。
浏览 7提问于2022-02-21得票数 0
我有一个Keras预训练模型"model_keras“，我想在损失函数中使用它。模型"model_keras“的输入是另一个Tensorflow模型"model_tf”(生成式模型)的输出。在优化过程中，"model_kears“仅用于推理，不会更新。我的问题是我无法从"model_keras“得到正确的推断结果，由于这个问题，我无法正确地更新&qu
浏览 30提问于2020-10-20得票数 1
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我已经使用model ltools4.0将Keras模型转换为MLModel，但仅取得了有限的成功。只有当我使用MLMultiArray作为输出并转换为图像时，它才能正常工作。与推断相比，转换为图像需要更长的时间；这使得它无法使用，它适用于TensorFlow 1和coremltools 3.4，但现在对于TensorFlow 2和coremltools 4.0b1不起作用。这就是image 我尝试
浏览 28提问于2020-07-23得票数 0
文档说，model.predict返回Numpy数组的预测。在Keras中，是否有一种方法可以区分哪些数组是？在TF实现中怎么样？my_model = tf.keras.models.Model(inputs=my_inputs_dict, outputs
浏览 0提问于2019-07-30得票数 7
一个得到一个值，然后只返回它；另一个是lambda函数，它返回一个张量来计算这个函数：import numpy as npmodel = Sequential()model.add(test_layer)当我在Tensorflow1.14.x +Keras2.2.x+Python3.6.x上运行这段代码<
浏览 0提问于2019-09-09得票数 3
我是Keras的新手，我正在尝试对数据集进行二进制MLP，并且不断地在不知道原因的情况下获得超出界限的索引。from keras.models import Sequentialfrom keras.optimizersline 646, in fit
File "C:\Users\Thiru\Anacond
浏览 1提问于2016-03-13得票数 11
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当我试图以任何形式将它们传递给Keras/Tensorflow时，我会得到以下错误：具有形状的dtype=uint8数组：(x，500，3)，其中x在300和
浏览 4提问于2021-05-19得票数 2
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