我在Keras建了我的CNN自动编码器。我的数据(未提供)是2000份501点的样本。我把我的数据分成1500个样本进行培训,500个样本用于测试。我想保存解码器部分。这是我的密码:
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, BatchNormalization, Flatten, Lambda, Activation, Conv1D, MaxPooling1D, UpSampling1D, Reshape
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras i
我目前有一个使用data_x dim = [300000,60,5]的VAE。我想添加data_y dim = [300000,1],这是一个二进制条件。但是,我一直收到以下错误: ValueError: Graph disconnected: cannot obtain value for tensor Tensor("input_2:0", shape=(None, 1), dtype=float32) at layer "concatenate_1". The following previous layers were accessed without
我在尝试将以下数据输入我的网络时出错。我在重塑训练数据和网络输入方面遇到了问题。我得到的错误是: Error when checking target: expected conv1d_92 to have shape (4, 1) but got array with shape (1, 784) 代码如下: # -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed Mar 17 20:57:51 2021
@author: morte
"""
import keras
from keras import la
当我训练我的自动编码器时,无论我训练多少,损失都不会改变。
#Importing training data
inp = open('train.csv',"rb")
X = pickle.load(inp)
X = X/255.0
X = np.array(X)
X = np.reshape(X,(-1,25425))
input_img =tf.keras.layers.Input(25425,)
encoded1 = tf.keras.layers.Dense(75,activation=tf.nn.relu)(input_img)
encoded2
import numpy as np
import numpy.matlib
import numpy as np
import pandas as pd
from keras.layers import Input, Dense
from keras.models import Model
from keras.optimizers import RMSprop
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
sgx=np.random.randn
我的问题本质上是对的重复,在这个问题上,我对在预测()(即调用())阶段传递到解码器的内容感到困惑。为了创建这个脚本,我修改了教程,找到了和。这是用于对回归的时间序列数据集(而不是NLP)进行自我关注。
模板太多,无法提供完整的模型,因此我将在相关脚本中编写:
Transformer.py
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import Model
from tensorflow.keras.layers import Dense
# The following imports are my custom Layers/Function
我正在尝试创建一个自动编码器,用于:
训练模型
分裂编译码器
可视化压缩数据(编码器)
使用任意压缩数据获取输出(解码器)
from keras.layers import Input, Dense, Conv2D, MaxPooling2D, UpSampling2D
from keras.models import Model
from keras import backend as K
from keras.datasets import mnist
import numpy as np
(x_train, _), (x_test, _) = mnist.loa
我在Keras上实现了一个简单的变分自动编码器,在编码器和解码器中有两个卷积层。代码如下所示。现在,我已经用两个跳过连接(类似于U)扩展了我的实现。在下面的代码中,跳过连接被命名为merge1和merge2。如果没有跳过连接,一切都可以正常工作,但是对于跳过连接,我会得到以下错误消息:
ValueError:图断开:不能获得张量张量(“encoder_input:0”,shape=(?,64,80,1),dtype=float32)在"encoder_input“层的值。没有问题地访问了以下前几个层:[]
我的代码有问题吗?
import keras
from keras im
来自的示例代码
import keras
from keras import layers
# This is our input image
input_img = keras.Input(shape=(784,))
# "encoded" is the encoded representation of the input
encoded = layers.Dense(encoding_dim, activation='relu')(input_img)
# "decoded" is the lossy reconstruction of
我将学习数据与3张量的输入。
我的模型是
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, InputLayer
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
class AnomalyDetector(Model):
def __init__(self):
super(AnomalyDetector, self).__init__()
self.encoder = tf.keras.Sequential([
在Keras的doc中,有一个DAE (去噪AutoEncoder)示例。下面是链接
众所周知,自动编码器由编解码网络组成,编码器的输出是编码器的输入。但是当我一遍又一遍地检查代码时,我发现示例中解码器的输入(称为潜在的)也是编码器的输入。这让我很困惑。
下面是关联的代码段
# Build the Autoencoder Model
# First build the Encoder Model
inputs = Input(shape=input_shape, name='encoder_input')
x = inputs
# Stack of Conv2D blocks
我想知道这两种型号的区别。上面的一个有4层,查看模型摘要,您也可以定义单位数的降维。但是第二模型是什么,它有3层,你不能直接定义隐藏单位的数量?LSTM自动编码器是否用于降维和回归分析?有什么好的文章描述了我从和中找到的这两个例子。我没有定义变量,实际上我不是直接问编码问题。我希望这也是这个话题的好地方。1.模式:
from keras.layers import *
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, LSTM, Dense, RepeatVector
samples=1000
timesteps=3
我正在用Pytorch编写序列神经网络的序列。在official Pytorch seq2seq tutorial中,有一个注意力解码器的代码,我不能理解/认为可能包含错误。 它通过连接输出和此时的隐藏状态来计算每个时间步的注意力权重,然后乘以一个矩阵,得到一个大小等于输出序列长度的向量。注意,这些注意力权重不依赖于编码器序列(在代码中命名为encoder_outputs ),我认为它应该依赖于编码器序列。 此外,the paper cited in the tutorial还列出了三种不同的得分函数,可用于计算注意力权重(本文的3.1节)。这些函数都不是简单地连接和乘以一个矩阵。 因此,在
我正在尝试构建一个只有一个层的自动编码器:
from keras import backend as K
def cost2(y_true, y_pred):
print "shapes:", model.get_weights()[0].shape
yy = K.dot( y_pred, model.get_weights()[0].T )
return np.sum((y_true - yy)**2)
x = Input(shape=(original_dim,))
y = Dense(latent_dim)(x)
model = Model(i