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沙龙
1
回答
重塑
要
馈
送到
Keras
中
的
第一层
的
输入
、
我正在尝试使用
Keras
实现多重回归,但
第一层
的
输入
存在维度不匹配问题。6 but received input with shape [10, 2] X_train有shape (6860, 2),y_train有shape (6860,),batch_size=10
第一层
: model.add(Dense(32, activation = 'relu', input_dim = 6)) 如何
重塑
输入
?
浏览 35
提问于2021-08-04
得票数 0
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3
回答
CNN前
馈
或反向传播模型
、
、
、
卷积神经网络(CNN)是前
馈
模型还是反向传播模型。通过比较
的
博客和维基百科对CNN
的
定义,我得到了这种困惑。
浏览 0
提问于2017-03-14
得票数 3
1
回答
层
的
输入
与层不兼容预期
输入
为
、
、
、
、
我已经尝试制作了一个GAN训练网络,我已经尝试使用一些现有的网络,并且在每个网络上都遇到了相同
的
错误我读到这是因为没有批处理我
的
数据函数中进行了批处理: d_loss_real = discriminator.fit(x=ab, y=y_train_real,bat
浏览 11
提问于2021-02-17
得票数 0
3
回答
Tensorflow,这个模型有多少层?
、
我对机器学习非常陌生,对于神经网络模型
的
Tensorflow实现我也不太确定。下面的模型有多少层?activation="tanh")) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) 我认为答案是2,因为辍学适用于
输入
层,但是
输入
的
形状是(0,20)而不是200,那么这个密集
的
层实际上是一个隐式
输入
层吗?
浏览 0
提问于2020-07-12
得票数 1
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2
回答
Keras
中
递归层与稠密层
的
合并
、
、
、
、
我想要建立一个神经网络,其中
第一层
是前
馈
,最后一层是递归
的
。这是我
的
代码:model.add(Dense(150, input_dim=23,init='normal',activation='relu')) model.add
浏览 4
提问于2016-06-22
得票数 7
回答已采纳
3
回答
没有传递到
第一层
的
`input_shape`
的
序列模型不能重新加载优化器状态
、
、
警告:tensorflow:没有传递给
第一层
的
input_shape
的
顺序模型不能重新加载它们
的
优化器状态。因此,您
的
模型是从刚初始化
的
优化器开始
的
。在试图加载保存
的
模型时,我遇到了来自tensorflow
的
警告import tensorflow as tf mnist = tf.
keras
.datasets.m
浏览 3
提问于2019-05-13
得票数 3
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1
回答
Keras
LSTM错误:来自图层整形
的
输入
与图层lstm不兼容
、
使用RapidMiner,我想实现一个LSTM来对时间序列
中
的
模式进行分类。
输入
数据是平面表。我在
Keras
运算符
中
的
第一层
是从exampleset_length x nr_of_attributes到batch x time-steps x特征
的
核心
重塑
。在
重塑
参数
中
,我特别
输入
了三位数,因为我想要特定数量
的
特征和时间步长。实现这一点
的
唯一方法
浏览 1
提问于2018-04-15
得票数 1
1
回答
LSTM批量
、
、
、
我在使用Tensorflow
中
的
Keras
模块。 我有50,000个示例,每个示例有200个时间步骤,每个时间步骤有三个特性。所以我把我
的
训练数据塑造成(50000, 200, 3)。我用四层建立了我
的
模型,每个层都有100单元。对于
第一层
,我将
输入
形状指定为(200, 3)。前三层有return_sequences=True,最后一层没有,然后我做了一些softmax分类。当我用model.fit调用batch_size='some_number'
浏览 0
提问于2018-12-05
得票数 0
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1
回答
Keras
输入
维错误?
、
、
、
、
Keras
在
输入
维度上有问题。我
的
第一层
看起来如下:如您所见,
输入
维度应该是(150,),而对于固定
的
batch_size,则是(1,150) 我<em
浏览 0
提问于2017-08-01
得票数 6
回答已采纳
1
回答
火炬卷积
输入
整形
、
我是CNN
的
新手,我正试图与毕道尔教程一起在
Keras
中
重新实现它。显然,框架中有一些不同之处,但特别是我很难理解
输入
噪声向量是如何根据生成器架构
的
以下图像处理
的
:代码继续将网络
的
第一层
定义为:其中nz = 100 (噪声矢量
的
大小)和ngf = 64。 这是如何工作
的
呢?噪声向量是否被第一卷积层隐式地
浏览 0
提问于2019-07-04
得票数 0
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3
回答
用于conv2d和手动加载图像
的
Keras
conv2d
、
、
、
、
x.append(data)这导致x是一个数组(num_samples,286,384)阅读
keras
由于我不任意地知道样本大小,所以我希望将其作为
输入
大小传递,类似于该模型
的
建立如下:model.add(Conv2D传递为input_shape (286,384,1)导致: 检查
输入
时出错:期望conv2d_1_input
浏览 4
提问于2017-05-10
得票数 15
回答已采纳
1
回答
将预取数据集传递到模型
、
、
num_epochs = 20,这些对象
的
类型是我创建了以下模型:- tf.
keras
.layers.Dense(64, activation="relu", input_shape)]) 并按照@Finn Meyer
的
建议进行编辑。现在我有了一条不同
的
错误消息。当我在model.fi
浏览 10
提问于2022-11-05
得票数 0
2
回答
返回错误
的
Keras
输入
形状
我目前正在学习
Keras
,并且对密集层
的
输入
形状有问题。我目前正在尝试mnist数据集。我知道火车图像
的
input_shape是(60万,28,28),而且我知道
keras
忽略了第一个维度,因为它是批大小,因此在密集模型
中
输入
的
输入
形状应该是(28,28),但是当我把
输入
形状设置为(784
浏览 0
提问于2019-02-12
得票数 3
回答已采纳
1
回答
tf.
keras
取代预训练resnet50
中
的
下层
、
、
、
是否可以在ResNet50
中
删除/替换预先训练过
的
tf.
keras
.applications模型
的
底层?例如,我试过这样做:pretrained_resnet = tf.
keras
.applications.ResNet50(include_top=False, weights='imagenet')x = tf.
浏览 2
提问于2020-05-14
得票数 3
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2
回答
如何传播/激发递归神经网络(RNN)?
、
、
我正在学习人工神经网络,并且已经实现了一个具有几个隐藏层
的
标准前
馈
网络。现在,我正在尝试了解递归神经网络(RNN)在实践
中
是如何工作
的
,并且在激活/传播如何在网络中流动方面遇到了问题。在我
的
前
馈
中
,激活是简单
的
一层一层地激活神经元。在递归网络
中
,神经元连接回以前
的
层,有时连接到自己,因此传播网络
的
方式必须不同。问题是,我似乎找不到一个确切
的
解释来解释传播是如何发生
浏览 0
提问于2012-10-14
得票数 10
回答已采纳
1
回答
将形状(m,n)
的
输入
转换为(m,k,n),其中k“隐藏”为数组
的
字符串表示?
、
、
、
对于dataset
中
的
每个示例,每个特性都是浮点数数组
的
字符串表示形式,因此类似于这个'[-0.05, 1.12, -0.23, ..., 1.22]'。这个
输入
直接
输入
到Tensorflow/
Keras
模型,而不需要任何预处理:数据集与model.fit一样被传递给model.fit,因此无法在Pandas或Numpy中进行转换和整形。是否有一种方法来转换和
重塑
模型内部,作为
第一层
?该模型采用形状(m, n)
输入
浏览 2
提问于2020-08-17
得票数 2
2
回答
如何在
Keras
中
创建
输入
层?
、
、
、
根据本教程,这是一个简单
的
3层顺序神经网络
的
示例: [ layers.Dense(4, name="layer3"),) 这是否意味着
输入
层是因为我发现,如果我给模型一个
浏览 1
提问于2021-05-30
得票数 0
2
回答
ValueError:检查
输入
时出错:期望lstm_1_input具有三维,但得到形状为(393613,50)
的
数组
、
、
、
我在
Keras
中有一个错误,我找不到解决方案。我已经搜索了整个互联网,我仍然没有回答^^这是我
的
代码。它说:"ValueError:错误时检查
输入
:期望lstm_1_input有3维,但得到
的
数组与形状(393613,50)“
的
形状是正确
的
,我
的
数据。当我试图训练模型时,错误就会弹出。393613,32) 10624 合
浏览 0
提问于2018-02-23
得票数 1
回答已采纳
1
回答
keras
模型
输入
和输出维数失配
、
、
、
、
[checkpoint] X:
输入
矢量为形状y:目标向量是形状
的
(204564,210,1)ValueError
浏览 2
提问于2017-07-06
得票数 1
回答已采纳
3
回答
不提供
输入
形状
的
Keras
序列
、
、
我目前有一个类似于这样
的
keras
模型:model.add(
keras
.layers.Dense(100, activation=tf.nn.relu))model.add(
keras
.layers.Dense(len(labels), activation=tf.nn.softmax)) 模型需要知道它
浏览 0
提问于2019-09-10
得票数 13
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