我在keras中见过这些类型的层初始化。
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Dense
a = Input(shape=(32,))
b = Dense(32)(a)
c = Dense(b)
它的c_th层的初始化是混乱的。我有一个这样的类对象
class Attention(tf.keras.Model):
def __init__(self, units):
super(Attention, self).__init__()
self.W1 = tf.ke
如下所示,我尝试使用tensorflow/keras创建一个MLP。但不幸的是,当拟合时,损失总是NaN。你有什么建议吗?
作为第二个错误消息,我在尝试使用model.score测量准确性时收到消息“‘函数’对象没有属性‘分数’”,但我认为这是由第一个错误消息引发的问题。
感谢所有人
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
fro
我试图用Keras模块用Sequential()编译一个dataset,但是我得到了一个值错误:
ValueError: Error when checking model input: expected dense_input_1 to have shape (None, 33) but got array with shape (32, 36)
我多次检查我的代码,但是找不到任何可能的错误。
我有一个包含32个项的数据集,所有这些项都被转换为浮点数。
这是我的神经网络的代码:
# Build neural network
# Sequential
model = Sequential()
我试图用keras模型来近似函数,它只有一个隐藏层,无论我做什么-我都无法得到必要的结果。
我试着用下面的代码来做到这一点
from __future__ import print_function
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.optimizers import Adam
from LABS.ZeroLab import E_Function as dataset5
train_size = 2000
# 2 model and data initializ
我一直在使用以下模型进行图像分类。我想知道为什么在512之前有Dense3稠密层。我应该只使用Dense3吗?而不是丹尼斯512-丹尼斯3?
model = tf.keras.models.Sequential([
# Note the input shape is the desired size of the image 150x150 with 3 bytes color
# This is the first convolution
tf.keras.layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu', inpu
房价-高级回归,这是代码:
model = keras.models.Sequential([keras.layers.Flatten(input_shape=[76,1])])
for _ in range(20):
model.add(keras.layers.BatchNormalization())
model.add(keras.layers.Activation('selu'))
model.add(keras.layers.Dense(100, activation='relu'))
model.add(keras.laye
我为我的所有整数数据集实现了一个Keras模型,其值大于或等于0。列车数据具有(393, 108)维数,预测数据具有(1821, 108)维数。代码如下。
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]
model = Sequential()
model.add(Dense(X.shape[1]-1, input_dim=X.shape[1], activation='
问题
在Keras中,我必须为简单异或神经网络使用多行代码:
from keras.models import Sequential
from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation
from keras.optimizers import SGD
import numpy as np
X = np.array([[0,0],[0,1],[1,0],[1,1]])
y = np.array([[0],[1],[1],[0]])
model = Sequential()
model.add(Dense(8, input_dim
我正试图将一个经过训练的链子模型转换成一个经过训练的角模型,希望把它转换成核心模型。我这样做的尝试是通过使用与chainer模型相同的体系结构直接设置实例化keras模型的权重。通过调试,我注意到权矩阵的形状在Keras中设置时会被转换。问题是这两种模式的产量不同。在keras模型中,第一层得到了一些正确的输出,但大多数输出都以不可预测的方式被零化。对于我缺少的受过训练的角膜模型,还有其他参数吗?
import chainer
import cv2 as cv
import numpy as np
import argparse
import sys
import os
import ev
我训练了一个定制的YOLOv4模型。然后,我使用以下方法将权重转换为.h5:
之后,我尝试将.h5转换为coreml:
# Custom activation function
from keras.layers import Activation
from keras import backend as K
from keras.utils.generic_utils import get_custom_objects
def mish(x):
return x * K.tanh(K.softplus(x))
get_custom_objects().update({'mi
我为回归问题建立了一个模型,即从9个输入变量中预测一个值。模型的开发是基于Keras库的人工神经网络
在这个使用编译和拟合方法的模型中,我已经预测了输出值。然而,我得到了不好的评价分数。我使用RMSE和R2对模型进行了评估
(已归一化)预测值与标记值之间的RMSE值为0.207,(原始形式)预测值与标记值之间的RMSE值为215,R2为0.40
如何修改我的模型以获得更好的结果(低RMSE和高R2)?或者这个模型可以接受吗?
import keras
model = keras.models.Sequential()
model.add(keras.layers.Dense(36, in
我正在尝试使用keras.models.Sequential测试许多ML模型。 我的想法是,一旦我有了一个看起来像[num_layers, num_units_per_layers]的迭代器,例如[(1, 64),(2, (64,128))],就可以使用一种运行迭代器的for循环来创建一个脚本,以便能够在迭代器的每个步骤中创建一个具有层数和单元数的keras序列模型。 这就是我正在尝试的: it = [[(1, 128),(2, (64,128)), (3,(128,64,256))]]
for layers, units in it:
model = keras.Sequentia
我在和凯拉斯玩呢。我看了他们的MNIST数据,猫对狗等等的例子。
他们建议的网络结构在每种情况下都是不同的。MNIST结构:
# Build a simple model
inputs = keras.Input(shape=(28, 28))
x = layers.experimental.preprocessing.Rescaling(1.0 / 255)(inputs)
x = layers.Flatten()(x)
x = layers.Dense(128, activation="relu")(x)
x = layers.Dense(128, activation=&
此脚本使用定义虚拟
from keras.layers import Input, Dense
from keras.models import Model
import keras
inputs = Input(shape=(100,), name='A_input')
x = Dense(20, activation='relu', name='B_dense')(inputs)
shared_l = Dense(20, activation='relu', name='C_dense_shared')
x