深度学习网络的最后一层是： Dense(1, activation='linear',kernel_initializer=init) (previous_layer_output) 所以它的输出形状就是，1)。确定性模型的输出形状必须相同，我的合并层才能工作。 确定性模型采用形状为(?，10，1)的输入层，应取10个值中的<
浏览 14提问于2020-06-21得票数 1
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图层：对于最后一层，输出必须计算为( (H21*w1)*(H22*w2)*(H23*w3))，其中H21,H22,H23将是隐藏层2的结果，而w1,w2,w3将是不可训练的恒定权重。那么，如何为上面的结果编写lambda函数 return X[0]
浏览 3提问于2019-12-27得票数 1
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我正在使用Keras构建一个卷积神经网络，并希望在最后一个完全连接的层之前添加一个具有数据标准差的单个节点。以下是重现错误的最小代码：from keras.layers import Convolution1D, Flattenfrom keras import backend as K
x
浏览 7提问于2016-09-28得票数 3
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(1) -- no difference虽然"x+1“是正确的Tensorflow操作，但我得到了NoneType错误：
x = k.Input(shape=(1,))
xx = k.layers.Lambda(lambda
浏览 0提问于2019-06-24得票数 2
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我有这段来自youtube视频的Keras代码： from keras.models import Sequentialmodel.add(Embedding(10000, 32))model.summary() 摘要的输出如下Param #
============================
浏览 33提问于2019-06-13得票数 1
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我目前正在创建一个没有可训练参数的自定义keras层
这一层的输入是形状(批次大小、序列长度、特征)。这基本上与1D全局最大池化层的输入相同。我试图用这个自定义图层做的是，在不降低维度的情况下执行1D全局最大池化。(只想将每个特征的非最大值条目清零)在此基础上，我希望输出有一个额外的维度，这样它就可以传递到2D卷积层。因此，该<
浏览 2提问于2019-12-08得票数 0
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我想要可视化胶囊网络中的层。为此，我需要中间层的形状。代码如下： from keras.models import Modelconv1 = model.add(Conv2D(256, (9, 9), padding='valid', strides = 1, input_shape = (28, 28, 1), activation = 'relu', name = 'con
浏览 27提问于2019-02-24得票数 0
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对两个模型的输出做矩阵乘积
、、、、
具体来说，现在我想做两个CNN模型的两个输出矩阵的外积，并且完成了矩阵的转置，现在我只想在keras中乘两个矩阵，其大小分别是(None，512，49)和(None，49,512)。我尝试在keras中使用合并层，但出现了一些错误：
ValueError:只有相同<
浏览 1提问于2017-09-14得票数 0
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我们知道MultiHeadAttention的Keras提供了一个output_shape参数，您可以在其中指定需要将输出投影到的大小。但是，批处理大小和顺序维度似乎是不可更改的。)output_tensor = layer(target, source)
这个特别的电话会给我一个TensorShape([3, 5, 5])的形状。但是，正如Keras
浏览 2提问于2022-07-05得票数 0
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我有一个具有多变量的数据集，我正在尝试重塑LSTM神经网络，但我正在努力重塑图层，但没有成功。 我的数据集的形状为(1921535，6)，每341个时间步对应一个样本。在我的代码下面。([
tf.keras.layers.Reshape((batch_size, max_length, 6), input_shape=(batch_size * max_length, 6)),tf.keras.layers.LSTM(40, return_seq
浏览 25提问于2020-12-03得票数 0
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我一直在尝试使用tf.keras.layers.Reshape函数将其重塑为NCHW格式，但最终的xml文件输出如下： 重塑为(1,6,26,26)后有一个转置图层，最终形状为(1,26,6,26)我不确定为什么会有转置图层，我希望形状为(1,6,26,26) 原因是什么？
浏览 13提问于2021-01-31得票数 0
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如何处理神经网络的函数？
、、、
我是一个深入学习的新手，我在tensorflow后端使用keras。有没有办法用角角来建立这样的模型？为了简化，让y=3xF(x)+x，我想训练这样的模型，而不改变训练输出，如(y_i-x_i)/(3x_i)。
浏览 2提问于2019-03-13得票数 0
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我有两个输入到lambda层，一个大小(2,3，)，另一个(3，)。lambda层应该返回大小为2的输出，但是当执行multiply layer时，会发生以下错误：
乘法尺寸必须相等，但对于输入形状为？、2、？、3的‘tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError：_1/Mul’(op：'Mul')，则为2和3。下面是相关代码，如果有任何帮助，我们将
浏览 0提问于2018-09-27得票数 0
我正在尝试使用来自tensorflow-hub的预训练模型来构建CNN + RNN： base_model = hub.KerasLayer('https://tfhub.dev/google/imagenetmodel.compile(loss='categorical_crossentropy' , optimizer=adam , metrics=['accuracy'])
model.summary() 这就是我所得到的：2020-01-29 16:1<
浏览 119提问于2020-01-29得票数 3
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在Keras中，我们可以按照以下方式定义网络。有没有办法在每一层之后输出形状。例如，我想在定义inputs的行之后打印出conv1的形状，然后在定义conv1的行之后打印出conv1的形状，等等。inputs = Input((1, img_rows, img_cols))
conv1 = Convolution2D(64, 3, 3, acti
浏览 5提问于2016-11-22得票数 5
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我正在学习，我想确切地了解一个层操作是如何工作的。因此，我扩展了第一个例子，如下所示。我不太确定我会从这个网络中得到什么，所以我想用一个张量给出正确的维度，看看输出是什么。我该怎么做？使用: keras 2.0.2from keras.layers import Dense, Activation
浏览 1提问于2017-05-05得票数 0
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如果TensorFlow Keras代码是以功能方式编写的x_positive(lambda x: tf.math.l2_normalize(x, axis=1))(x_positive) # L2 normalize embeddings然后模型的
浏览 0提问于2021-03-04得票数 1
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我正在尝试用TensorFlow Keras实现一个多实例学习模型。假设输入张量形状是(None, 18, 10, 300)，我需要使用submodel沿axis=1执行多实例学习。假设单个submodel的输出张量的形状为(None, 100)，则将submodels的输出连接起来，从而创建输出形状(None, 18, 100)。实现1.该实现使用ker
浏览 0提问于2019-07-11得票数 2
我正在使用TensorFlow 2和Keras训练一个国际象棋程序。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。 #tf.keras.layers.Conv<em
浏览 2提问于2019-10-29得票数 5
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我正在尝试将计算ny输出的输出的层更改为计算循环输出的层，以便输出具有与输入相同的形状。例如，请考虑以下内容 nt = 1000ny = 2
input = keras.Input(shape=(1, None, x_train.shape[1]), name='x_inp
浏览 44提问于2019-08-27得票数 0
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