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line 33, in <module> File "D:\Anaconda3\lib\site-packages\kerasmodels.py", line 845, in fit File "D:\Anaconda3\lib\site-packages\kerastraining.py", line 1485, in fit
initial_e
浏览 15提问于2018-07-23得票数 3
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我正在构建CNN，并在尝试执行以下操作时遇到此错误：trainY=utils.to_categorical(trainY)
ValueError
浏览 7提问于2020-02-24得票数 0
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我使用带有Tensorflow后端的Keras对多个序列同时进行一步一步的序列预测；也就是说，我有n个具有m个时间步骤的序列，我使用一个model.predict()命令将它们全部加载到Keras中，模型返回一个'n‘元素数组，每个元素对应于每个n个序列的预测下一步。所以我的目标是最大限度地提高Keras检测序列间交叉相关性的能力。例如，假设序列
浏览 1提问于2017-11-09得票数 0
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我试图通过训练一个简单的GRU网络学习可变长度序列。序列是张量的numpy数组。numpy数组的长度随样本的不同而不同。模型生成器和fit代码如下： inputs = keras.Input(shape=(None"numpy.ndarray“，该元素的每个元素的"torch.Tensor”形状是"200 {to
浏览 0提问于2023-02-12得票数 0
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我在TensorFlow中使用了Keras实现。但我总是犯这个错误-model.fit(data, labels, epochs=10, batch_size=32)return array(a, dtype, copy=False, order=order)
ValueError:用序列设置
浏览 2提问于2017-10-17得票数 0
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Keras。|每个嵌入向量和每个序列都是一个numpy数组。我想使用这个转换的数据集来训练我的模型。我读过这个，但是它没有什么帮助，因为我检查了X中元素的大小和类型，而且每列中的每一个序列都是一个粗大的形状数组(80,50)。
浏览 0提问于2019-12-14得票数 0
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我试图通过更改数组的形状来解决这个问题，但我总是得到相同的错误：ValueError:使用序列设置数组元素。这是数据： [4499.74073719, 121.58564876], state=np.array([r_locs, i_locs, c_locs, ang])
浏览 5提问于2019-10-22得票数 0
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我实际上是在编写Keras模型的程序。在我看来，keras需要一个作为x(或np.arrays )的np.arrays列表。如果我想训练这个模型，我就会遇到这样的错误：
ValueError:用序列设置数组元素。
谢谢你的帮忙!
浏览 0提问于2019-08-06得票数 0
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我定义了一个深度模型，如下所示： model = Sequential() layer1 = Dense(38： 无法将NumPy数组转换为张量(不支持的对象类型列表)。所以我尝试通过以下方式将列表转换为张量： tf.convert_to_tensor(X_train, dtype=tf.float32) 我得到了这个错误:使用序列设置数组元素。因此，我
浏览 1提问于2021-08-27得票数 1
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我有一个长度相等的序列数组，每个序列包含300个数字(M=300)。...2121 # 300 numbers
我的任务是建立一个模型，根据序列中的前179个元素和最后110个元素，在序列位置从180到190预测元素(数)。换句话说，给定位置从0到179和191到299的元素在从180到190位置的序列中预测元素。我正在考虑使用Keras
浏览 0提问于2020-07-13得票数 2
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我正在将虚拟数据加载到一个神经网络中，但是我收到了一个似乎无法调试的错误： df:0 | [[.332, .326], [.058, .138]]1 | [[.084, .23], [.745, .923]],
我正在尝试使用'Mar‘列来预测'Label{'Label': 1, 'Mar': [[.084, .23], [.745, .923
浏览 1提问于2017-06-15得票数 5
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我正在尝试向我的神经网络添加更多的LSTM层，但我一直收到以下错误：
ValueError: Error when checking target: expected dense_4 to have 2
浏览 3提问于2017-11-16得票数 1
我正在尝试用keras训练一个2D神经网络。我有一条奇怪的错误消息，"ValueError:设置带有序列的数组元素。“当我尝试在keras中使用model.fit函数时。具体来说，错误说我的"tensor_train_labels“是序列而不是数组。但是，我的标签实际上是numpy数组(不是序列)。我不知道为什么卡拉斯会抱怨这件事？)))
mo
浏览 1提问于2019-03-31得票数 1
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在Keras中设置RNN的输入
、、、、
因此，我有一个关于在Keras中设置输入的具体问题。但是，如何设置时间序列数组中已经存在的内容？例如，现在我有一个数组，为550 kx28。因此，有550 k行，每个列有28列(27个特性和1个目标)。我是否必须手动将数组拆分为(550 k序列长度)不同的数组，并将所有这些数组输入网络？
浏览 1提问于2017-08-31得票数 0
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ValueError:使用序列设置数组元素 x_input和x_reconstruct都是m，n，1 np数组。最后一行代码实际上是直接从Keras的内置MSE损失函数复制而来的。 另外，我认为损失是按样本计算的。如果输入和重构输入的维数都是m，n，1，那么Keras的内置损失的结果也将是一个矩阵大小为m，n的矩阵。那么为什么它能正常工作呢？ 然后，我尝试直接使用np的函数。x_input
浏览 29提问于2019-06-14得票数 1
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print(type(tridata)) triangles = plyfile.make2d(tridata)
有一个错误:使用序列设置数组元素。
浏览 1提问于2018-03-07得票数 1
经过预处理，标记化和填充阶段，我留下了固定长度的序列和相关的标签向量分裂在训练和测试集和饲料作为输入的模型。这些序列的形式如下：array([[ 1, 677, 348, ..., 0, 0, 0],
[ 1, 677, 348', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])编译模型并使用</
浏览 2提问于2021-08-10得票数 2
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我正在尝试使用来训练LSTM模型。我的训练数据是这样的：(100000,variable_sequence_lengths,295)
其中100000对应于实例的数目(序列的总数)，295表示给定序列的每个元素中的特征数我收到有关输入数据形状的错误。如何定义输入层和后续层(LSTM)中考虑可变序列长度的数据的形状？from keras.layers import Input, Dense, conc
浏览 0提问于2019-05-20得票数 2
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我正在实现一些东西，我发现批处理规范化层抛出了奇怪的值错误。用于生成错误的代码如下：bn = BatchNormalization( epsilon=0.00001, beta_constraint=keras.initializers.zeros(),
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浏览 0提问于2018-07-01得票数 0
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我在keras model.fit上得到了"ValueError:使用序列设置数组元素“ model.fit(X_tr, np.array(y_tr), batch_size=32, epochs=5
浏览 19提问于2019-04-13得票数 4
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