我正在使用Keras来计算一个简单的序列分类神经网络。我尝试了不同的模块，我发现有两种方法可以创建顺序神经网络。# Sequential Neural Network using Sequential()model.add(Conv1D(filters=32= Model(inputs=input
浏览 3提问于2018-02-01得票数 7
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Keras不能正确预测多个输出
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我有一个包含两个特征的数据集来预测这两个特征。41.392761', '41.392697'],
'two': ['2.163917','2.163995','2.164072','2.164150','2.164229' ]} 当我使用Keras时(在我的代码下面)： # example of making predictions for a regression probl
浏览 37提问于2021-10-25得票数 0
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当我一层一层地构建模型时，Sequential和Model([input],[output])的结果似乎是一样的。但是，当我使用以下两个输入相同的模型时，它们给出了不同的results.By方式，输入形状是(None, 15, 2)，输出形状是(None, 1, 2)。Sequential模型：
model = tf.keras.Sequential</e
浏览 12提问于2022-08-07得票数 1
下面的代码给我带来了太多的麻烦(即使是在终端上进行更新)： from keras.layers import Dense, Activation
from keras.models import Sequential因此，我不使用ann = Sequential()初始化ANN，而是使用ann = tf.keras.models.Sequential()。然而，这似乎与实现有所不同，并且与其他文档相比，keras文档对我没有太大帮助。
浏览 95提问于2021-08-18得票数 1
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我正在尝试合并两个受过训练的神经网络。我有两个受过训练的凯拉斯模型文件A和B。
模型A用于图像的超分辨率，模型B用于图像的着色.我正在尝试合并两个经过训练的网络，以便我能够更快地推断SR+colorization。(我不愿意使用单一的网络来完成SR和彩色任务。我需要使用两个不同的网络来完成SR和彩色任务。)关于如何合并两个Keras神经网络，有什么建议吗？
浏览 4提问于2021-01-04得票数 0
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如果我想要建立一个使用单个数字的模型，然后只输出一个数字(不是线性关系，不确定是哪一种)，我将如何塑造输入和输出层，以及应该使用什么样的损失/优化器/激活函数？谢谢。
浏览 8提问于2022-05-22得票数 -1
我有一个具有多变量的数据集，我正在尝试重塑LSTM神经网络，但我正在努力重塑图层，但没有成功。 我的数据集的形状为(1921535，6)，每341个时间步对应一个样本。我想在(23,341，6)中重塑它，并在Model中输入它。在我的代码下面。return ds
batch_size = 23
model= tf.keras</e
浏览 25提问于2020-12-03得票数 0
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TensorFlow模型语法
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我是神经网络和Tensorflow的新手model = tf.keras.models.Sequential([tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(150, 150, 3)),
tf.keras.layers.MaxPooling2D(2, 2)
浏览 3提问于2020-08-16得票数 0
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我的问题：怎么可能？对实验的解释--如果你对进一步阅读感兴趣：
我使用onnx2keras包将我的Pytorch模型转换为keras/TF。当onnx2keras在ONNX模型中遇到
浏览 1提问于2020-02-20得票数 4
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我是机器学习的新手。我跟踪这个的微调VGG16模型。模型很好地加载了以下代码：但是得到了这个错误：运行此代码时：
model= Se
浏览 1提问于2019-03-24得票数 26
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我采用了一个标准的ResNet50模型：top_model = Sequential()top_model.add(Densemodel = Model(input=<
浏览 0提问于2017-11-22得票数 0
我想要创建一个定制的keras层，它可以在培训期间做一些事情，也可以用于验证或测试。from tensorflow import kerasfrom keras.layers import Layermodel.add(Dense(16, input_dim=input_dim))
model.add(MyCustomLayer(0.5)
浏览 0提问于2019-08-09得票数 3
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我正在尝试在Keras中合并两个连续的模型。),
model_2 = keras.Sequential</e
浏览 16提问于2019-03-15得票数 0
我想知道我应该如何解释keras库模型摘要的以下结果。下面的结果来自keras版本2.3.1。from keras.layers import Dense Dense(5,编辑
从收到的
浏览 3提问于2020-05-11得票数 2
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我做了一个实验来比较tf.keras在转换为估计器前后的性能，得到了非常不同的损失: 1) tf.keras模型(无估计器)：1706.100均方根(+/- 260.064) 2) tf.keras转换为估计器任何帮助都是非常感谢的。 这与我的另一篇文章“将CNN-LSTM从keras转换为tf.keras会降低准确性”有关。from tensorflow.keras import <em
浏览 14提问于2019-09-10得票数 1
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我对所有这些神经网络的东西都很陌生，实际上我正在尝试一些不同的玩具代码，其中有不同的组合选项(原始Python，TF.)目前，我已经在TFLearn中做了一个简单的二进制和，OR而非操作员求解网络：import numpy as npfrom keras.models import Sequential
fromBuilding our
浏览 7提问于2018-08-13得票数 4
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通过使用numpy.array_equal()，下面的代码显示，即使在将权重从model_1复制到model_2之后，它仍然指出这两个权重是不同的，即使通过查看两个权重，它们实际上是相等的。为什么？import numpy as npfrom keras.layers import Dense
model_1 = Sequential
浏览 18提问于2020-04-01得票数 1
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我正在训练一个灰度图像129x107像素的二进制分类器。下面是模型设置，Conv2d注释掉了。model = tf.keras.Sequential([ keras.layers.Conv2D])
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossent
浏览 2提问于2021-06-08得票数 0
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