腾讯云
开发者社区
文档
建议反馈
控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
搜索
搜索
关闭
发布
登录/注册
精选内容/技术社群/优惠产品,
尽在小程序
立即前往
文章
问答
(879)
视频
沙龙
1
回答
除了
连接
轴
之外
,`
Concatenate
`
层
需要
具有
匹配
形状
的
输入
。
获取
输入
形状
:[(
None
,
352,640,64
),(
1,352,640,64
)]
tensorflow
、
keras
我正在尝试对来自UNet中间层
的
图像进行预处理。在尝试
连接
时,我得到了以下错误。我尝试重塑张量,但它不能从(
1,352,640,64
)转换为(
None
,
352,640,64
)。即使是layers
None
值也不能更改。如何解决这个问题?我
需要
将1改为
None
,或者反之亦然,这样两个
形状
都是相似的。ValueError: A
Concatenate
layer requires inputs with matching
浏览 26
提问于2020-01-12
得票数 0
1
回答
在Keras中
连接
三个不同维度
的
输入
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
keras-layer
我有两个相同大小
的
输入
,然后应用向量大小128
的
字嵌入,然后对其进行整形,使两个
输入
形状
都为(
none
,1,128),另一个
输入
具有
维度(
none
,1,18),我想将这三个
输入
连接
起来,然后将合并
的
输出提供给LSTM
层
。但是,由于尺寸与此错误不同,我无法
连接
输入
:
Concatenate
层
<e
浏览 6
提问于2020-05-31
得票数 3
回答已采纳
1
回答
除了
连接
轴
之外
,`
Concatenate
`
层
需要
具有
匹配
形状
的
输入
keras
我试着从知更号训练Unet神经网络,我提交到图像512x512
的
输入
,但我得到了这个错误: File "unet.pypadding = 'same', kernel_initializer = 'he_normal')(UpSampling2D(size = (2,2))(drop5)) merge6 =
concatenate
padding = 'same', kernel_
浏览 14
提问于2019-07-14
得票数 0
2
回答
调整张量以与其他
层
连接
python
、
tensorflow
、
keras
、
computer-vision
、
conv-neural-network
我正在遵循下面的体系结构现在,我
需要
连接
其他层次。我试图将
层
Conv_10与Deconv_1
连接
起来,但在张量大小方面出现了错误。所以我
需要
将Conv_10
层
从(3,44,44)转换为(3,34,34)。我该怎么做?这个网络的当前实现可以在这里获得: 实际错误: ValueError:
Concatenate
层
需要
具有
匹配
形状
的
输入
(
浏览 0
提问于2020-04-13
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何获得张量
形状
的
python
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
tensor
, 512)一个
Concatenate
层
需要
输入
与
匹配
的
形状
,
除了
凹
轴
。获得
输入
形状
:(无,32,32,512),(无,256,256,64) 如何获得这些
形状
,以便在我
的
resnet中使用Cropp2D。
浏览 4
提问于2020-04-21
得票数 0
1
回答
并列张量[无,192]和张量[1,128]
python
、
tensorflow
、
keras
、
neural-network
、
tensor
如何将
形状
为
None
,128
的
张量为1,128
的
张量
连接
起来。这里,第一个张量是一些未知长度
的
数据,第二个张量是不依赖于数据大小
的
固定张量。最后
的
输出应该是shapeNone,328。这是神经网络
连接
的
一部分。我试过了在这里,a.shape = (
N
浏览 0
提问于2021-11-13
得票数 0
回答已采纳
1
回答
ValueError:
除了
连接
轴
之外
,`
Concatenate
`
层
需要
具有
匹配
形状
的
输入
。
获取
输入
形状
:[(
None
,523,523,32),等
python
、
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
我尝试使用tensorflow使用以下代码来
连接
各层,但得到了一个意外
的
错误。我是tensorflow
的
新手x1= layers.Conv2D(16 ,(3,3), activation='relu')(inp)3,3), activation='relu')(x3)x = layers.Dropout(0.2)(x4) o = layers.
Concaten
浏览 0
提问于2019-08-18
得票数 3
1
回答
ValueError:
除了
连接
轴
之外
,`
Concatenate
`
层
需要
具有
匹配
形状
的
输入
。
获取
输入
形状
:[(
None
,36,36,128),等
python
、
tensorflow
、
keras
、
valueerror
、
unity3d-unet
ValueError: A `
Concatenate
` layer requires inputs with matching shapes except for the concat axis.Got inputs shapes: `[(
None
, 36, 36, 128), (
None
, 37, 37, 128)]` def conv2d_block(input_tensor, n_filters在u6 =
concatenate
(u6,c4)时出现异常 我使用
的
是python 3.9.1,我
浏览 40
提问于2021-09-06
得票数 1
回答已采纳
1
回答
Unet Keras ValueError:尺寸必须相等
python
、
tensorflow
、
keras
、
artificial-intelligence
、
data-science
我使用了带有512x512x1
输入
形状
的
unet模型,但我有一个问题。我得到了一个ValueError :维数必须相等。我知道
输入
形状
出了问题。我
需要
解决这个problem.maybe模型丢失
的
问题型号:fromkeras.layers import Dense, Dropout, Activati
浏览 1
提问于2021-06-13
得票数 0
回答已采纳
1
回答
我可以在keras中将嵌入
层
与
形状
(?,5)
的
层
连接
起来吗?
python
、
python-3.x
、
tensorflow
、
keras
、
lstm
我
的
想法是在将数据传递给LSTM之前,将嵌入
层
与另一个
输入
形状
连接
起来。= Model(inputs=[main_input, auxiliary_input], outputs=main_output) 但是如果我尝试这样设置,我得到了以下错误: ValueError:
除了
连接
轴
之外
,
连接
层
需要
具有
匹配
形状
的
浏览 16
提问于2019-02-26
得票数 0
回答已采纳
1
回答
Keras与
形状
连接
[(1,8),(无,32)]
python
、
tensorflow
、
keras
我
的
网络由LSTM和密集部件组成,由另一个密集部分
连接
在一起
的
,I不能
连接
(1,8),(
None
,32)
的
输入
。Reshape和Flatten不起作用。batch_size=n_batch, shuffle=True, ) ValueError:级联
层
需要
具有
匹配
形状
的</em
浏览 0
提问于2018-11-22
得票数 1
回答已采纳
1
回答
丢弃整个
输入
层
python
、
keras
、
neural-network
假设我有两个
输入
(每个
输入
都有许多特性),我想将它们
输入
到一个Dropout
层
中。我希望每一次迭代都去掉一个完整
的
输入
,以及它
的
所有相关特性,并保留其他
输入
的
全部。在
连接
输入
之后,我认为我
需要
为Dropout使用noise_shape参数,但是
连接
的
层
的
形状
并不能让我做到这一点。对于
形
浏览 21
提问于2019-09-11
得票数 0
回答已采纳
5
回答
InvalidArgumentError: loc上所需
的
可广播
形状
(未知)
python
、
tensorflow
、
neural-network
、
conv-neural-network
、
tf.keras
我只是尝试从我在互联网上找到
的
代码中建立一个UNet,并希望它适应我正在进行
的
一次又一次
的
工作。在尝试将.fit UNet与培训数据
连接
时,我收到了以下错误: InvalidArgumentError: required broadcastable shapes at loc(unknown)dir_dat()函数应用os.path.join()
获取
到相应
的
完整路径。这三个文件夹中
的
每个文件夹都有标记为整数
的
每个类
的
子目录。在每个文
浏览 8
提问于2021-05-16
得票数 9
回答已采纳
1
回答
Keras Unet:`
Concatenate
`
层
需要
具有
匹配
形状
的
输入
,
除了
连接
轴
误差为1
之外
python
、
tensorflow
、
keras
我浏览了许多有类似错误
的
帖子,但似乎没有一个与我面临
的
问题相似。下面是一个简单
的
Unet架构:在“merge7”部分。因此,有
浏览 59
提问于2021-03-11
得票数 1
回答已采纳
1
回答
Keras:如何将两
层
的
尺寸均衡化
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
、
concatenation
我
的
目标是
连接
两
层
不同尺寸以及不同数目的过滤器。至于级联操作,两个
层
的
尺寸应该是相同
的
。建议使用哪种操作来设置尺寸?BatchNormalization(axis=-1, momentum=0.99, epsilon=0.001, trainable=True) (x2)我得到
的
错误消息是: ValueError:
Concatenate
层
需要
具有</
浏览 1
提问于2020-11-23
得票数 0
回答已采纳
1
回答
串联特征和-
形状
误差
tensorflow
、
keras
、
tensor
我在Keras中有一个模型,其中我想让神经网络显式地查看几个特性
的
总和。我试着这样做:d_input = keras.layers.
concatenate
(哪里 return K.reshape(K.sum(x), [1]) ValueError:
Concatenate
层
需要
浏览 0
提问于2018-06-08
得票数 0
回答已采纳
1
回答
Conv2dTranspose产生错误
的
输出
形状
python
、
tensorflow
、
keras
、
conv-neural-network
、
mobilenet
我目前正在尝试修改mobilenetv2,以便它检测图像中
的
某些对象,并返回标记所述对象位置
的
热图。因此,热图必须
具有
与
输入
图像完全相同
的
分辨率。第一个对应
层
之间
的
第一个
连接
工作得很好,但是第二个
层
失败了,因为它们
的
输出
形状
不
匹配
。正如我所预期
的
那样,第一个Conv2dTranspose将分辨率提高了2。然而,第二种情况并非如此。它
具有
输
浏览 0
提问于2019-07-14
得票数 1
回答已采纳
3
回答
ValueError:不是符号张量
的
输入
python
、
keras-layer
我是python
的
新手,正在从事一个图像处理项目,并构建了以下模型。我将错误发布在模型下面。在我
的
研究中,我找到了关于这个错误
的
一些答案:在keras示例中,
连接
2
层
,但1
层
是
输入
层
。我想了解如何
连接
两个常规
层
,并将
连接
的
层
用作
层
序列中
的</e
浏览 0
提问于2018-01-12
得票数 4
1
回答
在Keras中,我如何可以任意调整一维张量?
python
、
tensorflow
、
keras
为了使单个通道图像和一维张量之间
的
角点级联操作成为可能,我
需要
重塑我
的
一维张量
的
长度,以
匹配
两个图像维数,并将所有额外
的
神经元与零
匹配
。我该怎么做?示例代码以显示一个等价
的
问题:ValueEr
浏览 4
提问于2017-07-27
得票数 1
回答已采纳
1
回答
Keras -尝试
连接
两个
输入
python
、
keras
、
tensor
我对我
的
模型有两个
输入
,它们都是张量(一个是
输入
层
,另一个是嵌入
层
)。我使用
的
是
concatenate
,它用于张量,而不是
Concatenate
,用于
层
。我以前已经这样做了,没有问题,但我目前使用
的
是不同
的
数据集,其中
输入
有一个不同
的
形状
。因此,我试图按以下方式
连接
: merged =
Concatenate
(
浏览 2
提问于2020-01-13
得票数 0
回答已采纳
点击加载更多
扫码
添加站长 进交流群
领取专属
10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关
资讯
在TensorFlow中实现胶囊网络
机器学习之计算工具库(一)
有了这个工具,不执行代码就可以找PyTorch模型错误
神经网络基础
优Tech分享|基于模型剪枝的高效模型设计方法
热门
标签
更多标签
活动推荐
运营活动
广告
关闭
领券