我使用Keras来实现情感分析代码。我的训练资料如下:
唯一的区别是它们的数据是从KerasFile "C:\Users\\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 70, in <listcomp>
data =[np.expand_dims(x, 1) if x is not None
我正在尝试建立一个简单的Keras模型,但由于一些未知的原因,我得到了一个AttributeError。我提供给模型的所有数据类型都是float64。title_found", "url_found", "CPC","Competition","number_of_results","search_vol"]] y = "Position" 模型如下: from keras.modelsimport Seque
我正在运行一个Keras神经网络模型在木星笔记本(Python3.6)
在从.fit()方法调用Keras.model什么能解释这个AttributeError?if x.class.name == 'DataFrame‘else x for x in data -> 70 data= np.expand_d
ValueError: sequential层的输入0与layer: expected ndim=3,found ndim=2不兼容。ndim是什么?它的值在模型上调整了什么?我如何理解我设置的ndim。ValueError: Input 0 of layer sequential is incompatible with the layer: expected ndim=3, found ndim=2
我收到的错误是形状:'str‘对象没有’AttributeError‘属性。代码之前的上一步是创建自定义数据生成器。使用这一点,创建了模型。\anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\layers\wrappers.py in __call__(self_compute_dtype_object):
~\anaconda3\anaconda\envs\tensorfl
噪音-取消’)->7 model =RRDN(RDN=‘gans’)#默认8#模型=RDN(权重=‘psnr-小’)9#模型=RDN(权重=‘psnr-large’)
3帧/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow_core/python/keras/saving/hdf5_format.py in load_weights_from_hdf5_group(f,layers) 64