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我正在尝试用Keras编写一个Lambda层，它调用一个函数connection，该函数运行一个循环for i in range(0,k)，其中k作为输入输入到函数connection(x,k)中。现在，当我尝试在函数API中调用该函数时，我尝试使用：y = Lambda(connection)(x)y = Lambda(connection)(x,k)
但这两种方法都没有奏效如何在不将其指定
浏览 46提问于2017-07-06得票数 14
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y_true, y_pred: y_pred}, optimizer=optimizer, metrics=[])def ctc_lambda_func(ctc_lambda_func，output_shape=(1，)，name=“ctc”)(输出，标签，input_length，label_length)
有人说Lambda是一个层，但是我如何使用这个层呢(ctc_lambda_func,
浏览 4提问于2017-07-08得票数 2
例如：D = keras.layers.Dense(d)(inp)model = keras.model(inp,outp)inp = keras.Input(shape=s)L = myFunc(D)
outp = keras</
浏览 4提问于2022-10-18得票数 0
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我正在尝试制作一个时空图卷积网络，其中gcn层被夹在两个临时cnn层之间。train_x.shape[1],train_x.shape[2],train_x.shape[3]), batch_size=None)y = tf.keras.layers.Conv1D(128, 9, activation='relu')(inputs)y = tf.keras.layers.Conv2D(32, (1,1), activ
浏览 28提问于2020-08-10得票数 1
我有一个维度层(None,1，B)，我想克隆它的行，这样我就可以得到类似的内容(None，A，B)。我的想法是使用以下命令：因此，我得到以下错误：
我相信原因是repeat_elements创建了某种不是Keras层的层。对于如何检查这是否是Keras层<
浏览 0提问于2019-05-08得票数 0
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我正试图调整Dense层的权重，这要归功于二进制交叉熵损失。A创建了一个共享层，该层输出两个向量--两个值(encoded_value_1和encoded_value_2)。如果encoded_value_1的值优于encoded_value_2的值，我希望创建一个布尔值等于1。为了做到这一点，我通过一个greater层使用Lambda。import keras
from keras.backend import g
浏览 0提问于2019-05-27得票数 0
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如何在最新版本的keras中使用leaky？函数relu()接受一个可选参数'alpha'，该参数负责负斜率，但在构造层时，我不知道如何传递参数。这句话是我试着做的但是我得到了错误如何使用泄漏的R
浏览 12提问于2017-06-02得票数 14
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每当我试图乘两个张量，然后把它们作为一个密集层的输入，它是完美的工作。但是，当我试图计算它们之间的平方差时，它显示了一个错误。', kernel_initializer=initializers.lecun_normal(),下面是我遇到的错误
浏览 0提问于2019-08-19得票数 2
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我希望设置一个Keras层，在该层中，每个节点只计算前一层中相应节点的对数。我从Keras文档中看到，它的后端模块中有一个"log“函数。但不知怎么我不懂怎么用这个。
谢谢你能提供的任何提示！
浏览 1提问于2017-10-05得票数 2
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我有一个错误-‘张量’对象没有属性'log‘，我在Keras中编码以构建一个网络，同时将自定义丢失函数应用于Keras。我想无论如何我需要摆脱np.log，但不确定如何摆脱。import Numpy
自定义函数 return np.sqrt(np.mean((np.log(1+y_pred) - np.log(1+y_test))**2))def base_model():
mo
浏览 0提问于2018-07-11得票数 1
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我尝试在Keras中使用一个激活层，它有一个ELU激活函数和一个特定值的参数alpha。 我想使用标准的激活层Activation('elu')。参数alpha是为keras/activations.py中的elu()激活函数定义的。它的默认值为alpha=1.0。 如何向Activation('elu')
浏览 190提问于2019-05-17得票数 1
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我想在输入张量的列上独立提取和应用一个Conv2D层，但是在添加代码之后： out = Lambda(lambda x: x[:,:, i:i+1])(accelerometer_input) # Extracting the ith channel branch_outputs.append(out)
ou
浏览 0提问于2018-10-02得票数 1
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我正在使用带有tensorflow==1.3.0后端的keras==2.0.8。下面是一个让我感到困惑的例子：y = Reshape((25, 25, 8))(x)print(y)
这只是我的模型的一
浏览 1提问于2017-10-16得票数 0
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你好，我一直在努力在keras中实现一个损失函数。但是，我无法想出一种方法来传递损失以外的两个以上的参数(y_true，y_predict)，所以我想使用lambda层作为最后一个层，并在lambda层中进行计算，它可以简单地返回损失函数中y_predict], outputs=[lambda_layer])
model.compile(optimizer="ad
浏览 3提问于2018-05-11得票数 2
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=False))(X)在声明模型的过程中发生错误，即model = Model()，这里发生了属性错误，如果在我
浏览 3提问于2017-07-11得票数 8
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在组合模型时不遵守批处理尺寸。
、、、、
model = keras.Model(img, outputprob) to_img = keras.layers.Lambda(...)= keras.Model(json_input, model_output)to_im
浏览 0提问于2018-11-15得票数 0
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代码如下(部分省略了客户层模型)：print(tf.gzipfrom keras.models import Sequentialfrom keras.models import load
浏览 4提问于2020-03-17得票数 0
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下面的代码行是做什么的？如何解释？我的解释：Lambda就像一个函数。>>> f = lambda x: x + 14
在第二个例子中，使用f(3)调用函数。但是model.add的目的是什么呢？
浏览 5提问于2021-10-18得票数 0
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我试图让Keras训练一个可以在这样的网络中编写的多类分类模型：在进行上述评估后，我将应用一个softmax层(上面的m行中的每一行都是作为softmax函数输入的数字)。作为序列模型中的lambda层，但我所能做的最好是
浏览 0提问于2019-01-15得票数 4
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一个得到一个值，然后只返回它；另一个是lambda函数，它返回一个张量来计算这个函数：import numpy as npmodel.summary()
当我在Tensorflow 1.14.x +Keras2.2.x+Python3.6.x上运行这段代码时，即使设置Lambda层的output_shape参数，我也
浏览 0提问于2019-09-09得票数 3
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