Keras在LSTM中的回看函数

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python、numpy、keras、deep-learning

我有一个表，表中有6个(可以增加到8个)特征和一个特定的目标列。如果我想使用keras设计递归神经网络或LSTM，我应该定义一个函数来表示查看上一个时间步长来估计下一个时间步长的想法。dataY.append(dataset[i + look_back, 0])当我有6列或更多的功能和我们将感谢您所做的一切。

浏览 12提问于2020-02-04得票数 0

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如何在Keras内的每个时代之后重置LSTM的状态？

python、tensorflow、keras、deep-learning

我已经定义了一个有状态的LSTM RNN，并且我希望在每个时代之后重新设置RNN的状态。我发现这样做的一种方法是：for i in range(n_epochs):在模型规范中，或者在Keras支持的培训中</

浏览 3提问于2022-03-26得票数 2

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LSTM网络返回多个输出

python、tensorflow、lstm、stock

我正在学习LSTM网络，我得到的输出是出乎意料的。我创建了一个LSTM，并向它提供了两个numpy数组：在使用模型预测输入后，我期望预测形状为(2158，1，1)，但它是(2158，2(shape= (dimX2,dimX3)) new=keras</em

浏览 1提问于2021-06-05得票数 0

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如何打印Keras张量值？

python、tensorflow、keras、deep-learning、tensorflow2.0

我想打印LSTM层的状态值。class CustomCallback(keras.callbacks.Callback): print(state_h) print(state_c) 它打印的内容如下所示_5/PartitionedCall:3', descr

浏览 108提问于2021-11-01得票数 1

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LSTM在keras中，我在Keras代码中找不到细胞项的权重

lstm、recurrent-neural-network、keras-layer

我和Keras的Lstm混在一起。我试图将keras代码映射到LSTM方程。我在Keras代码中找到了这个权重参数。在LSTM方程的I项中，

浏览 4提问于2017-10-05得票数 0

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这个顺序模型在没有时间分布的情况下是如何工作的？

tensorflow、keras、lstm

我按照一个教程制作了一个Keras LSTM模型，它有80个时间步，每个时间步看80个单词，一次预测一个单词。现在我正在使用functional API创建一个不同的LSTM模型，我不确定我的另一个模型在没有时间分布层的情况下是如何工作的。我将在下面列出第一个LSTM模型。在没有时间分布层的情况下，下面的层如何在同一批处理中的不同时间点进行80个

浏览 1提问于2019-05-20得票数 1

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LSTM类，got错误: TypeError：init()有一个意外的关键字参数'input_shape‘

class、lstm、keyword、init

class LSTM: scaler_x_train= MinMaxScaler(feature_rangestart= time.time() print(lstm_01.load_x

浏览 7提问于2019-11-25得票数 0

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常规tensorflow ops在推理过程中不受解释器错误的支持

python、python-3.x、tensorflow、keras、tensorflow-lite

我目前正在尝试将使用Tensorflow (v2.7.0)和Keras训练的保存模型转换为Tensorflow Lite模型。该模型的结构如下：model_lstm.add(Masking(mask_value=max_int, input_shape=(15, 4)))relu")) model_lstm.add(TimeDistributed(Dense(4, activation = "softmax&quo

浏览 30提问于2021-12-22得票数 0

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在Keras-to-TPU模型中使用tensorflow学习率衰减

python、tensorflow、keras

我正在遵循“如何用TPU训练Keras模型的速度更快”指南(click here)在谷歌的colab TPU上运行keras模型。它工作得很完美。但是，当我拟合我的模型时，我喜欢使用余弦重新开始学习率衰减。我已经编写了自己的TFOptimizer回调函数，但它在这个框架中不起作用，因为tensorflow keras类没有可以重置的学习率变量。我看到tensorflow本身在tf.

浏览 16提问于2019-03-14得票数 1

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Tensorflow Keras* -叠加LSTM层时的误差*

python-3.x、tensorflow、keras、tensorflow2.0

我有以下的层序。在混合中添加额外的LSTM会产生以下错误，我无法真正理解。我在x64上使用python3.7.3tensorflow-gpu=‘2.0’simple_lstm_modeltf.keras.layers.LSTM(64), tf

浏览 5提问于2019-10-26得票数 1

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LSTM Keras顶部的注意

tensorflow、keras、deep-learning、lstm、attention-model

我正在使用Keras训练一个LSTM模型，并希望在此基础上增加注意。我对Keras和注意力都很陌生。在链接中，我学会了如何在LSTM层上添加注意，并建立了这样的模型lstm_model=Sequential() #batch_size,nb_epoch=20, validation_data=(X_test,

浏览 3提问于2018-05-28得票数 2

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Tensorflow分类模型返回不正确的输出形状

python、tensorflow、machine-learning、keras、deep-learning

我正在做一个简单的二进制分类模型，它需要30个时间戳和5个特征，并且应该返回某个类别的概率我遇到了模型的损失不会随着时代的推移而减少的问题。模型代码如下： print(train['inputs'].shape) #(3511,30,5) tf.keras.

浏览 10提问于2021-01-28得票数 0

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构造整数矩阵的自动编码器

deep-learning、neural-network、machine-learning-model、autoencoder、matrix

你能告诉我如何构造一个带有整数的矩阵(4，4)的自动编码器吗？我想为下面提到的数据构建一个自动编码器。我不知道是否应该先用一次热编码将十进制数转换成二进制数，还是用神经网络来识别整数。

浏览 0提问于2022-02-08得票数 0

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如何形成输入到LSTM的多元数据？

python、lstm

我想要达到的目标。数据集-只有几行。import Dense from keras.layers import LSTM import date time= np.reshape(X

浏览 0提问于2018-12-11得票数 0

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tensorflow keras负荷模型权重

tensorflow、keras

我最近保存了一些我在另一台机器上训练过的模型，并且没有像我在另一个模型中所看到的那样保存它，并且使用了h5扩展。我还不知道如何装重物。我可以加载模型，但没有重量意味着什么都没有。请帮助:-)from keras.models import model_from_json model_LSTM_rendimiento= keras.models model_LSTM<

浏览 0提问于2022-09-22得票数 1

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Keras，在每个时期得到一个层的输出。

python、keras

我实现了一个keras模型如下：但我不知道该怎么做？我在ModelCheckpoint中使用的方法如下：model.add(LSTM

浏览 0提问于2018-10-24得票数 4

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RNN - Dense、LSTM、GRU的最后一层...？

python、tensorflow、keras、deep-learning

我知道您可以在Keras的RNN架构中使用不同类型的层，这取决于您所遇到的问题的类型。我指的是例如layers.SimpleRNN、layers.LSTM或layers.GRU。因此，假设我们(使用Keras中的函数式API )： inputs = tf.keras.Input(shape=(timesteps, features), name='input')

浏览 26提问于2021-05-20得票数 1

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嵌入层值错误后的LSTM* :符号张量不是吗？*

python

由于某些原因，我无法在我的模型中添加一个LSTM层：LSTM=Sequential()LSTM.add(LSTM(30, return_sequences=True,name='lstm_layer')) LSTM.add(GlobalMaxP

浏览 3提问于2018-09-17得票数 1

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Keras消息

python、machine-learning、keras、neural-network、lstm

我尝试过做类似的教程；太阳黑子预测教程、污染多元教程等等，但我仍然不了解input_shape参数是如何工作的，也不知道如何组织我的数据以使它被keras所接受。我的数据集是一个单一的时间序列，描述了我们每个月销售的产品数量。我用了107个月的时间序列，把它转换成一个30行77列的数据集。我创建了一个训练集和测试集。Keras v#：1.2.0使用TensorF

浏览 1提问于2019-02-14得票数 0

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使用自定义激活函数创建模型时出错

python、tensorflow、keras、tensorflow2.0、python-3.8

我正在尝试实现一个基于Tanh激活的自定义激活函数(pentanh)。但是，当我将这个函数添加到我的模型中时，它会引发一个ValueError。自定义激活函数： import tensorflow.keras.backend as K def compute_output_s

浏览 32提问于2021-06-18得票数 0

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