我正在遵循教程中概述的步骤 import tensorflow as tf我觉得我遗漏了一些卷积层的基本用法，尽管如此，似乎这应该是有效的。我在SO上发现了一些类似的问题，人
浏览 6提问于2018-08-08得票数 1
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在构建卷积自动编码器时，在选择图层大小时，是否有任何建议的最佳实践？例如，如果我正在处理一个28x28x1 MNIST图像，并使用tf.keras创建我的模型，我如何才能将我的Conv2D和MaxPool2D层与Conv2DTranspose和Upsampling2D层相匹配谢谢你的帮忙!
浏览 11提问于2020-07-21得票数 0
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我想将CNN结构扩展到C-C-P-C-C-P-C-C-P结构。然而，我得到了以下错误:我不能做任何事情，因为它不工作，我如何解决这个问题？任何帮助都将不胜感激。 我的代码有什么问题吗？(32,(3,3),activation='relu',input_shape=(32,32,3)))cnn.add(Conv2D(64,(3,3),activation='relu'))
cn
浏览 67提问于2021-06-16得票数 0
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我现在正在尝试实现以下过程:首先，我有一个训练有素的自动编码器，然后我正在考虑增加瓶颈层的大小(增加该层中“神经元”的数量)。然后，我想训练增加的模型作为一个整体，同时保持与旧层对应的重量冻结。我的想法是，首先，我们训练一个正常的自动编码器，然后我可以建立相同的模型，除了瓶颈层的大小增加。然后，我把重量加载到这个新模型，并保持他们的固定。但我遇到了两个问题：
如何加载只需要新权重向
浏览 2提问于2020-08-02得票数 0
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Generator创建了我的训练和测试集，其中包含来自VGG16模型的预处理函数。： def model():
model.add(Conv2D(filters=32,kernel_size=(3,3),padding，并扩展尺寸以匹配我的模型中给定的输入。有人能解释一下如何将相同的预处理功能应用于我的测试图像吗？ 提前谢谢。 我会稍微摆弄我的模型。(Conv
浏览 20提问于2021-04-09得票数 2
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卷积层中的滤波器大小
、、、、
如果我在具有相同滤波器大小的卷积图层之后添加另一个卷积图层，会发生什么情况
inner = Conv2D(64, (3,3),stride
浏览 0提问于2019-09-25得票数 1
我的模型将一幅图像和一系列int作为两个单独的输入： input_dict = {}input_dict['input_2'] = tokenizer.texts_to_sequenceslook like '])model(input_dict) 但是在TypeError ()中，行x = self.img_input(img)，我得到张量是不可调用的。我开始认为输入</
浏览 29提问于2020-10-12得票数 0
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(分层)生成的完全卷积网络然后应用于整个(未裁剪的)图像。结果是一个类别分数图，其通道数等于类数，空间分辨率可变，取决于输入图像的大小。最后，为了获得图像的固定大小的分类分数向量，对类得分图进行空间平均(和集合)。最近的3 CNN图层都有1000个频道吗？
由于输入的大小是224*224，所以输出的</em
浏览 2提问于2020-04-20得票数 1
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如果我在Keras中有带有pool_size=(2,2), strides=(2,2)的MaxPooling2D层。应用于3x3输入要素地图，它将导致1x1空间输出大小。在Caffe (pool: MAX; kernel_size: 2; stride: 2)中的相同操作将导致大小为2x2的输出。2D卷积有一个解决方法:为了避免asymmetric padding of Conv2D in TensorFlow，可以在它前面加上一个explicit zero paddi
浏览 17提问于2019-01-28得票数 0
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我用tf.keras生成了一个Tensorflow模型：model.add(Conv2D(64, kernel_size=3, activation='relumodel.add(Dense(num_classes, activation='softmax', name='output'))
我对模型进行了培训，然后将保存.pb tensorflow冻结图文件的文件转换为为什么有关内核权重的错误计数？我将输入形状
浏览 1提问于2019-05-02得票数 1
我正在使用tf.keras，并得到以下错误：
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten, Conv2Dopen("y.pickle", "rb")
y =
浏览 0提问于2019-05-06得票数 4
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我在Keras中使用Conv2d对灰度图像进行分类。每个图像存储为一个240*300矩阵(即列表[ A_1, A_2,..., A_240 ]，而每个A_k是长度为300的列表)。我应该如何指定我的ConvNet第一层的ConvNet？
ValueError: conv2d层的输入0与图层不兼容:预期的ndim=4，found ndim=3。收到的完整形状: None，240,300
浏览 1提问于2019-05-25得票数 0
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我想使用tf.keras的方法clone_model，并更改由functional API创建的tensorflow/keras模型的输入形状。因此，我尝试使用参数input_tensor来更改形状。但是，它似乎没有使用提供的input_tensors，名称和形状与原始模型保持不变。input_tensors的参数是什么？(Conv2D) (None, 64, 64, 32) 128
==
浏览 0提问于2021-07-15得票数 0
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我想合并两个在不同数据集上训练的CNN。我采用了两个连续的模型，并将它们合并。但是当使用定制的fit_generato时，验证损失并不收敛。我如何传递不同数据集的生成器？
浏览 2提问于2018-06-12得票数 1
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我正在尝试用Keras实现，并在MATLAB中检查了网络设计，如下所示可以看出，第二卷积层具有大小为5×5的256个滤波器、48个通道和2 2 2的填充。如何使用Keras指定2 2 2的padding？我看过了。它只接受两个填充的值，即valid和same。我无法理解这一点。据我所知，valid意味着零填充。如何使用第二卷积层指定2 2 2填充？我创建的第一层是：
model.add(keras.layers.Conv2D(filters = 96, kernel_size
浏览 0提问于2019-04-16得票数 4
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我已经读取了一个序列的图像(帧)到一个数字阵列与形状(9135, 200, 200, 4)，其中9135是样本大小，200是高度和宽度的4个通道(R深度)图像。2],x_val.shape[3],1)) model.add(TimeDistributed(Conv2D(64, (3,3), activation='relu'), input_shape=(200, 200, 4)))
浏览 1提问于2020-11-22得票数 4
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我是CNN的新手，我有一个关于CNN的问题。我对CNN的输入形状(特别是Keras)有点困惑。我的数据是不同时隙的2D数据(比方说10X10)。因此，我有3D数据。我将把这些数据输入到我的模型中，以预测即将到来的时间段。因此，我将有一定数量的时隙用于预测(假设10个时隙，到目前为止，我可能有10X10X10数据)。现在，我的问题是，我必须将这些数据作为具有10个通道的2D图像(就像
浏览 10提问于2020-02-11得票数 4
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我想访问Sequential Keras模型中所有层的层大小。我的代码：model.add(Conv2D(filters=32, ))然后，我希望像下面这样的代码可以工作我得到了错误：AttributeError:
浏览 0提问于2017-05-03得票数 36
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我已经看到这个疑问发布了几次，但没有得到任何答案，至少我特别困惑，关于重塑是如何工作的，为什么它是必要的。我将尽量简短并切中要害。因此，我在TensorFlow文档中读到，当你实现细胞神经网络时，在将数据输入卷积层之前，需要对数据进行整形，因为卷积层接受4D张量，而不仅仅是元素列表(下载的训练数据)。卷积池过程的输出也是一个4D张量。它被送入扁平层。Now...the扁平层，用于接收在将其传递给卷积之前需要整形相同列表元素。但是，为什么这两种方法都适用于扁平层呢？因此，如果没有卷积，扁平层接收未整形<em
浏览 1提问于2020-04-06得票数 1
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