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沙龙
1
回答
使用
Keras
深入学习:如何理解
Lambda
层
和
lambda
函数
?
lambda
、
keras
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, output_sh
浏览 4
提问于2017-07-08
得票数 2
1
回答
自定义
损失
函数
显著降低了多gpu模型的训练速度
python
、
tensorflow
、
keras
、
multi-gpu
我发现问题出在
损失
函数
上,把它改回一个内置的mse,结果和之前看到的一样快。我使用的vae_loss实现
与
许多教程中看到的大致相同: reconstruction_loss = recon_loss(y_true批量大小根据GPU的数量和完全相同的设置进行调整,但使用mse作为
损失
工作良好。似乎GPU正在等待计算
损失
,因此有相当长的停机时间。这是不可避免的,因为这种
损失
的计算成本更高,或者有什么我可以调整以实现更好的性能
浏览 1
提问于2019-09-06
得票数 0
1
回答
是否有可能编写基于
Keras
中批处理中样本输出的差异的
自定义
丢失
函数
?
tensorflow
、
keras
我试图在
Keras
中实现一个丢失
函数
,它可以执行以下操作:K.log(K.sigmoid(y1-+K.log(K.sigmoid(yn-yn-1)) 我在考虑使用
Lambda
层
首先将批处理outputy0,y1,.,yn转换为y1-y0,y2-y1,.,yn 1,然后对转换后的输出使用<e
浏览 2
提问于2019-05-12
得票数 0
1
回答
Keras
自定义
损失
函数
与
Lambda
层
keras
我有一个模型,我可以使用
自定义
损失
函数
进行训练,它工作得很好。我想通过将一些计算移动到
Lambda
层
来用标准mean_squared_error替换
自定义
的
损失
函数
。我在
损失
函数
中这样做是为了
与
标签进行比较,但在推断之后也必须这样做。我想将这种加权平均嵌入到网络本身的最后一
层
,这将简化事情。 我想建议只在最后添加一个节点密集
层
,让网络来解决这个问题。(我认为问题是
浏览 36
提问于2019-06-25
得票数 2
回答已采纳
2
回答
如何将可训练参数转化为Tensoflow.
Keras
中的
损失
函数
python
、
tensorflow
、
keras
、
keras-2
、
regularized
我试图实现一个
损失
函数
,其中的变量在卷积
层
的计算是必需的。官方文件给出的一种方法涉及
损失
函数
中的变量:x = tf.
keras
.layers.Dense(10)(inputs) output
浏览 6
提问于2020-06-19
得票数 2
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1
回答
如何导入经过训练的模型而不初始化权重
javascript
、
tensorflow
、
tensorflowjs-converter
、
tensorflowjs
2.
自定义
初始化器在JavaScript中定义,但未在tf.serialization.registerClass()中正确注册。”我遇到了另一个
自定义
层
(Swish
层
)的问题,目前无法解决这个问题。
浏览 1
提问于2019-06-19
得票数 2
回答已采纳
2
回答
Keras
AttributeError:‘张量’对象没有属性'log‘
python
、
python-3.x
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
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(1decay=0.1, nesterov=False) model.compile(loss=rmsl
浏览 0
提问于2018-07-11
得票数 1
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0
回答
Keras
中的
自定义
损失
python
、
keras
我想在
Keras
中实现一个
自定义
损失
,将最后一个仿射
层
作为输入。这是中描述的SGM
损失
。 这意味着
损失
函数
不仅将y_true和y_predict作为参数,还将最后一个仿射
层
作为参数。如何在
keras
中实现这一点?
浏览 2
提问于2017-12-06
得票数 0
1
回答
为什么要使用
lambda
层
而不是普通代码?
tensorflow
、
keras
例如:D =
keras
.layers.Dense(d)(inp)model =
keras
.model(inp,outp)inp =
keras
.Input(shape=s)L = myFunc(D) outp = <e
浏览 4
提问于2022-10-18
得票数 0
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2
回答
Keras
连接
层
:不同类型连接
函数
之间的差异
python
、
keras
、
keras-layer
我最近刚刚开始使用
Keras
,并开始制作
自定义
层
。然而,我对许多不同类型的
层
感到相当困惑,这些
层
的名称略有不同,但功能相同。例如,和中有3种不同形式的连接
函数
keras
.layers.concatenate(inputs, axis=-1)我知道第二个是用于
函数
式API的,但是第三个有
浏览 0
提问于2018-08-01
得票数 13
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1
回答
如何将模型的输入张量传递给
损失
函数
?
python
、
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
、
loss-function
我的目标是创建一个
自定义
损失
函数
,它基于y_true、y_pred和模型输入
层
的张量来计算
损失
:from tensorflow import
keras
as Knp.ones(input_shape), np.zeros(input_shape))TypeError: Cannot convert a symbolic
Keras
Or, you may be trying to pass
浏览 0
提问于2021-03-14
得票数 3
1
回答
有没有办法在总体
损失
函数
中增加基于
keras
‘
自定义
层
’的/特定惩罚?
python
、
tensorflow
、
keras
、
loss
、
regularized
我有一个
keras
顺序模型,里面有一些
自定义
的
层
。现在,在其中一
层
中,基于该特定
层
的输入,我希望计算一个惩罚,并将该惩罚添加到
损失
函数
中,优化器试图从总体上最小化
损失
函数
。我已经经历了tf.
keras
.layers.ActivityRegularization的概念,但努力找出如何解决我的问题。
浏览 12
提问于2020-03-04
得票数 0
回答已采纳
1
回答
正确的
损失
函数
方法
python
、
tensorflow
、
keras
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
回答已采纳
1
回答
Keras
:零分误差
python
、
keras
我试图获得使用
Keras
构建的基线自动编码器中每个
层
的激活值,因为我想根据Kullbach (KL)散度向
损失
函数
添加稀疏惩罚,如所示。在这个场景中,我将计算每个
层
的KL散度,然后用主
损失
函数
(例如mse )对它们进行求和。这是密码from
keras
.layers import Conv2D, Activation from
keras
.models import Sequentialfro
浏览 6
提问于2017-04-27
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何在
keras
中定制带有额外变量的
损失
函数
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
、
loss-function
我想训练一个具有
自定义
损失
函数
的模型。
损失
包括两部分。Part1和part2可以用y_true (标签)和y_predicted (实际输出)来计算。但是,loss = part1 +
lambda
part2 λ是一个变量,应该能够
与
网络模型的参数一起调整。在tensorflow中,似乎可以将
lambda
定义为要更新的tf.Variable。但是,我如何在
Keras
中做到这一点?
浏览 48
提问于2020-03-04
得票数 0
回答已采纳
1
回答
GlobalAveragePooling1D
与
Lambda
层
的等价性
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
deep-learning
GlobalAveragePooling1D
层
是否
与
使用
自定义
Lambda
层
计算平均值相同?
与
由于我的结果大相径庭
浏览 0
提问于2020-09-14
得票数 1
回答已采纳
1
回答
Keras
自定义
损失
函数
tensorflow
、
keras
、
neural-network
、
loss-function
我想实现以下
自定义
损失
函数
,并将参数x作为最后一
层
的输出。到目前为止,我将这个
函数
实现为
Lambda
层
,再加上
keras
的mae
损失
,但我不想再这样了。self.macro, self.micro, self.R, self.R_sign], self.y_true, epochs=epochs, verbose=1) 代码实际运行,但实际上并不使用tmp作为
损失
的输入(我将其
与
某个数字相乘,但<e
浏览 11
提问于2020-08-31
得票数 0
回答已采纳
1
回答
Keras
:训练数据
与
模型无关的
自定义
丢失
函数
tensorflow
、
keras
、
tf.keras
我正在尝试转换我
与
tensorflow
层
编写的CNN,以使用tensorflow中的
keras
(我正在使用Tf1.x提供的
keras
),并且正在编写一个定制的丢失
函数
,以训练模型。根据本指南,在定义丢失
函数
时,它需要参数(y_true, y_pred) return ...如果我的
损失
函数
依赖于一些
与
模型的张量无关的训练数据,那么如何实现这
浏览 3
提问于2020-02-04
得票数 4
2
回答
基于输入数据的
Keras
中的
自定义
损失
函数
keras
我正在尝试使用
Keras
创建
自定义
损失
函数
。我想根据输入计算
损失
函数
,并预测神经网络的输出。 return K.mean(K.square(y_pred - y_
浏览 2
提问于2019-04-01
得票数 17
回答已采纳
1
回答
包含大矩阵乘法的
keras
中的
自定义
损失
函数
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
、
keras-layer
、
loss-function
我在
Keras
中编写
自定义
损失
函数
时遇到了困难。我有
层
权重"W“和一个矩阵"M”。我想执行以下操作跟踪((W* M) * W')来计算我的
损失
函数
。迹是对角线元素的和。W[:,i] - W[:,j] return sum_reg 对于
keras
,我写了以下
损失
函数</
浏览 8
提问于2019-10-22
得票数 0
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