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(448)
视频
沙龙
5
回答
“卷积2d_2/卷积”
从
1
减去
3
所引起
的
负
维数
python
、
tensorflow
、
neural-network
、
keras
、
keras-layer
在Keras中声明
输入
层时,我得到了这个错误消息。 ValueError:对于
输入
形状
为
?、
1
、
1
、28、28、
3
、
3
、28、32
的
“卷积2d_2/卷积”(
op
:'
Conv2D
'),
从
1
减去
3
所引起
的
负
维
尺寸
。我
的
代码是这样<
浏览 4
提问于2017-08-12
得票数 21
回答已采纳
1
回答
输入
形状
为
[?,
1,74,16
],[
3,3
,16,32]
的
'
conv2d_2
/
convolution
‘(
op
:'
Conv2D
')
从
1
减去
3
导致
的
负
尺寸
python
、
tensorflow
、
keras
、
neural-network
、
conv-neural-network
这是我
的
代码: model = Sequential() model.add(Activation('relu')) model.add(
Conv2D
(32, (
3
,
3
)))
浏览 15
提问于2021-02-10
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何正确调整图像大小?
python
、
tensorflow
、
keras
、
conv-neural-network
、
convolution
我是CNN DL
的
开场白。在CNN编码过程中,我遇到了以下错误: 我
的
图像数据显示300(w),855(h)像素大小
浏览 6
提问于2020-06-01
得票数 0
1
回答
多通道卷积神经网络--
负
尺寸
误差
python
、
keras
、
conv-neural-network
、
python-3.6
我想设计,多频道
的
CNN。我
的
代码如下_) _
1
stConv = keras.layers.Conv2D(filters=512, kernel_size=(5, charWeights.shape[
1
]),activation=tf.n
浏览 6
提问于2020-02-06
得票数 0
1
回答
播放keras示例pretrained_word_embeddings时出错
machine-learning
、
tensorflow
、
neural-network
、
keras
、
conv-neural-network
我正在尝试修改可用
的
pretrained_word_embeddings示例,并面临以下问题:如果我将MAX_SEQUENCE_LENGTH变量减少
为
95值,我将得到以下错误: 回溯(最近一次调用):状态)文件”C:\ProgramFiles\Anaconda
3
\lib\contextlib.py“,第66行,在exit next(self.gen) File "C:\Program Files\Anaconda
3
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidAr
浏览 0
提问于2017-02-22
得票数 2
1
回答
交通标志分类-分配
形状
[]张量和浮动类型时
的
OOM
python
、
tensorflow
、
keras
def cnn_model(): activation='relu')) model.add, (
3
, <em
浏览 0
提问于2018-08-21
得票数 2
回答已采纳
1
回答
conv2d
在tensorflow中
的
应用
python
、
tensorflow
我想在tensorflow中使用
conv2d
,代码如下:filter_num =
3
char_embed_size =#cnn_inputs = tf.reshape(word_embeddings, (-
1
, max_word_length, char_embed_size,
1
)) cnn_inputs = tf.reshape(embeddings, (-
1
, max_word_length, char_embed_
浏览 2
提问于2019-03-06
得票数 0
回答已采纳
1
回答
在模型中,
Conv2D
似乎要求内核比前一层更窄。为什么?
python
、
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
、
conv-neural-network
我在Keras中创建了一个Sequential模型,该模型接受彩色图像,并将其通过与顶层大致相同大小和
形状
的
多个
Conv2D
层(基本上
减去
由卷积分割
的
边缘)。但是,当我试图在对少量数据进行测试之前编译我
的
模型时,我发现Tensorflow在试图使给定层
的
kernel_size大于上一层
的
filters时会抱怨。它并没有这么说,而是说
输入
形状
为
?,
1
,1022,1022,
浏览 1
提问于2019-05-30
得票数 0
回答已采纳
1
回答
输入
形状
的
'conv
3
d_
1
/
convolution
‘(
op
:'Conv
3
D')
从
1
减去
5
导致
尺寸
为
负
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
、
conv-neural-network
3
] nb_conv = [5,5] 定义模型 model = Sequential() model
浏览 41
提问于2021-04-23
得票数 0
1
回答
为什么我在python代码(cnn_model)上得到一个值错误和
负
维度大小
python
、
tensorflow
、
keras
对于
输入
形状
为
:?、
1
、
1
、
1
、32、
3
、
3
、32、64
的
{nodeconv2d2/
conv2D
}}=
Conv2D
,
从
1
中
减去
3
的
负
维数。按层"
conv2d_2
“(类型
为
Conv2D
)接收
的
调用参数:�
浏览 7
提问于2022-10-22
得票数 0
2
回答
我正在用TensorFlow创建CNN函数,但我得到了一个与
形状
相关
的
错误
tensorflow
、
conv-neural-network
、
python-3.6
但是,
形状
会
导致
错误。 kernel = tf.Variable(tf.truncated_normal(shape=[4], stddev=0.1)), strides=[
1
,
1
,
1
,
1
], padding='SAME')# + Bias
1
conv2d
= sess.
浏览 19
提问于2019-08-15
得票数 0
回答已采纳
1
回答
Tensorflow卷积神经网络
负
维大小
python
、
tensorflow
、
keras
、
conv-neural-network
).reshape(-
1
,IMAGE_SIZE,IMAGE_SIZE,
1
) model.add(Dense(10)) model.add(Activation("softmax")) “”“ 但这给了我一个错误:- InvalidArgumentError:
输入
形状
为</em
浏览 26
提问于2021-10-31
得票数 0
1
回答
负
维和模块keras.backend没有属性常见错误
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
deep-learning
感谢您
的
任何帮助from keras.layers.convolutional import
Convolution
2D, MaxPooling2D= y_test.shape[
1
] # create model model = Sequential()model.add(
Convolution
2D(32, 5, 5, padding='vali
浏览 0
提问于2021-01-17
得票数 0
1
回答
Keras: ValueError:
从
1
中
减去
5所
导致
的
负
维
尺寸
python
、
keras
_19/
convolution
' (
op
: '
Conv2D
') with input shapes: [?,
1
,
1
,32], [5,5,32,64].img_rows = 32model.add(
Convolution
2D我造模型
的
方式有什么问题吗? 下面是我想要
浏览 3
提问于2017-11-16
得票数 4
回答已采纳
1
回答
ValueError:‘卷积
1
d_
1
/卷积/卷积/
Conv2D
从
1
减去
3
所引起
的
负
维
尺寸
python-3.x
、
keras
、
conv-neural-network
、
convolution
、
keras-layer
二进制分类问题:我希望有一个
输入
层(可选),一个Conv
1
D层,然后输出层
的
一个神经元预测
1
或0。通过expand_dims添加
的
步骤。实际大小(5, 133906 )是随机抽取
的
长度
为
133906
的
时间序列数据
的
5个样本,有时在2 ms,有时在5 ms。错误消息:ValueError:
输入
形状
为
:?,
1
,
1
,133906,
1
,
浏览 2
提问于2018-10-26
得票数 10
2
回答
最大池层
导致
Keras中
的
错误
python-3.x
、
keras
这一层
的
样本如下:model.add(BatchNormalization())model.add(MaxPooling2D(pool_size=2)) 我
从
32个特征地图开始,以512结束。如果我在上面的代码中
的
每个Conv层之后添加了MaxPooling,那么在最后一个层中会出现一个错误:
浏览 0
提问于2017-10-01
得票数 1
回答已采纳
1
回答
对于
输入
形状
为
[?,
1
,10000,80],[
3
,
3
,80,16]
的
'conv2d_
1
/
convolution
‘(
op
:'
Conv2D
'),
从
1
减去
3
导致
负
尺寸
python
、
tensorflow
、
keras
我在我
的
网络中
的
第一个卷积层
的
实例化中引入了标题错误: model = Sequential([ LeakyReLU(alpha=0.01),
Conv2D
(16,
3
), MaxPooling2D(po
浏览 13
提问于2019-12-29
得票数 1
回答已采纳
1
回答
conv
1
d核
尺寸
维数误差
tensorflow
、
convolution
当对一维阵列进行一维卷积时,我会收到一个误差,表明我
的
第二维还不够大。以下是相关守则
的
概述:x
1
= tf.expand_dims(inputs
3
,这样相邻点也会影响每个
输入
节点
的
输出,但是我得到以下错误: ValueError:对
输入
形状
为
?、
1
、
1</em
浏览 1
提问于2018-03-31
得票数 0
回答已采纳
1
回答
ValueError:调用层"conv2d_
1
“时遇到
的
异常(键入
Conv2D
)
python
、
image
、
tensorflow
、
conv-neural-network
、
layer
我
的
目标是训练我
的
卷积神经网络来识别png图像。我首先把图像转换成张量。CNN
的
模式是这样
的
: tf.keras.layers.Conv2D(32, (
3
,
3
), strides=(Negative dimension size caused by subtracting
3
from
1
for '{{nod
浏览 24
提问于2022-07-05
得票数 0
回答已采纳
2
回答
角点Conv
1
D上
的
负
尺寸
python
、
keras
、
conv-neural-network
我使用Keras
的
模型api将一维卷积应用于大小
为
20
的
输入
一维向量。我希望每个核大小
为
3
。
输入
将是
形状
(None,
1
,20) (大小
为
20
的
一维向量
的
可变数目)。(None,
1
, 20),train_labels是
形状
(None,
1
)。误差来自卷积层- Caused by
op
'co
浏览 0
提问于2018-06-28
得票数 0
回答已采纳
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