我已经成功地创建了一个RNN,它可以预测一个字母序列中的下一个字母。然而,我想不出为什么解决问题的方法是有效的。我的训练数据是(39000,7,7)维数 model = Sequential()
model.add(SimpleRNN(7, input_shape = [7,7],我的问题是,为什么我需要扁平层?checking target: expected activation_41 to have 3 dimensions, but got arr
在Keras中,Conv2D的输入张量通常是维数为batch_size * n * n * channel_size的四维张量。现在我有一个维度为batch_size * N * n * n * channel_size的5D张量,我想为N中的每个i应用最后三个维度的2D卷积层。例如,如果内核大小为1,那么我期望输出的维度为batch_size * N * n * n * 1。 有人知道用K
我发现了一个关于堆栈溢出的问题,即。我复制了这段代码来试一试,然后把它修改成这样。import numpy as npfrom tensorflow import keras as kerasfrom tensorflow.keras.models import Sequential
from sklearn.model_selectionimpor