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我已经创建了一个可以预测语音命令的CNN。我现在正在记录口头命令的各个实例，提取MFCC，并使用model.predict()对它们进行分类。, fmax=4000)
mels = librosa.feature.mfcc(y=samples, sr=8000, S=librosa.power_to_db(S)) 然而，当我使用下面的代码时，我得到了一个维度不匹配的错误(预期为4，收到2)： model.predict(mels) 当我像一些人建议的
浏览 24提问于2020-09-20得票数 0
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我遵循的是这 basic TensorFlow图像分类问题，在这个问题中，花卉图像必须被分类为5个可能的类之一。训练集中的标签不是一个热编码的，而是单个数字:1、2、3、4或5(对应5个类)。在计算损失时，不会出现维数不匹配，因为您正在寻找[num_class, 1] (预测标号)维度向量与[1, 1] (真标号)维度向量之间的差异吗？
Keras后端会自动将标签转换成一个热向量吗
浏览 0提问于2020-11-22得票数 1
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在训练我的keras模型之前，我对图像执行了以下操作： # convert to arraymodel = Sequential()
我正在使用经过训练的模型来获得一些预测(，我正在用python训练模型，然后将模型加载到Tensorflow.js中)let imageTensor = t
浏览 0提问于2018-10-29得票数 0
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当使用Keras训练顺序模型时，我得到了这个错误Layer (type) Output Shape Param #
=
浏览 0提问于2019-07-30得票数 0
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作为我问题的参考/后续： conv0 = keras.layers.Dropout(0.5)(conv0)
conv1 = keras.layers.ReLU()(conv1)
conv1 = keras.layers.Dropout(0.5)(c
浏览 11提问于2022-11-19得票数 0
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。当我不包括它时，我得到了一个模型摘要：Layer (type)target: expected activation_41 to have 3 dimensions, but got array with shape (39000, 7)
我的问
浏览 1提问于2019-01-16得票数 0
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在下面的keras模型中，我将"my_accuracy“和"accuracy”添加到model.compile中，然后运行model.fitimport(shape=(28, 28, 1))model.summary()
optimizer = tf.keras.o
浏览 4提问于2022-08-13得票数 0
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我正在尝试用tensorflow和keras做时间序列预测，用不同维度的X和y： X.shape = (5000, 12)
y.shape = (5000, 3, 12) 当我执行以下操作时 n_input这是因为我的数据是气象数据，我有5000天的时间，对于阵列X中的训练，我使用7天的滑动窗口，每天包含12个特征(气压、温度、湿度a.o.)。在目标数组y中，我有3天的滑动窗口，尝试预测未来3天到每个7天的窗口。但是，当我尝试拟合模型时，由于X和y数组的形状不<
浏览 75提问于2020-07-15得票数 1
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假设我有3个类，每个示例都可以属于这些类中的任何一个。标签是这样的。根据Keras的输出，我估计损失为0.05，精度为0.98。
如果我使用sigmoid和binary_crossentropy，我想我只能得到1或0的预测值。Model.predict总是返回一个0到1之间的值，该值的形状为n_classes的n_samples。在上面的例子中，它将是7x3。
浏览 0提问于2019-04-12得票数 0
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我希望在Keras中使用快捷连接来实现ResNet网络，这些快捷连接在特性/通道维度不匹配时添加了零个条目，根据最初的文章：
我想要实现的层基本上是将输
浏览 7提问于2016-05-04得票数 2
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我正在尝试构建一个Tensorflow简单AI，当我将它与我所读到的关于这个主题的各种文章进行比较时，我不明白我的问题在哪里。我有两个numpy数组，用于训练大小(N,1) (应该预测什么)和(N,3) (应该预测的输入是什么)，我希望我的算法使用Input0、I Input1、I Input2、I ToPredict的值进行预测'])从一个我上网的例子。(这里A代表tf.data.Data
浏览 2提问于2020-11-29得票数 0
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我在寻找一个传递熵损失函数，就像Tensorflow中的CategoricalCrossEntropyLoss。targets = [0, 0, 1]我要计算软件最大值上的(范畴)交叉熵，而不是，而不是，把预测的最大值作为标签不幸的是，我没有找到一个合适的解决方案，因为Pytorch的Cros
浏览 3提问于2020-11-29得票数 1
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，x^{(k)}_{t}表示时间t处的第x^{(k)}_{i,t}个序列值，此外，x^{(k)}_{i,t}是向量x^{(k)}_{t}中的第i个条目。对于标签数据d12</code>，子脚本和超级脚本的含义相同，但此处为d13</code>。我想使用来自Keras的LSTM单元的递归神经网络来预测一个人是否会在给定的时间点购买一件物品。我只能找到每个序列都有标签值()的RNN示例，而不是我所描述的问题中每个序列元素都有<em
浏览 20提问于2017-03-09得票数 6
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weka是否要求测试实例具有class属性。我使用了一个训练集arff文件来训练分类器。现在我想测试一个没有class属性的实例(不是来自arff文件，必须通过代码创建)并预测类。我找到了这个链接
但我的class属性是一个字符串'Y‘或'N’。如果evaluateModelOnce()返回double，这意味着什么？是class属性还是其他什么。我正在使用weka API。
浏览 2提问于2012-05-18得票数 0
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具体来说，我有四组数据：lin_reg.fit(X_dev[:, 0].reshape(-1, 1), y_d
浏览 0提问于2018-11-01得票数 1
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我试图使用数组作为tensorflow模型的输入，训练输入是xs，训练输出是ys，测试输入是zs，当我训练模型时，一切都很好，但是如果我使用预测，则会出现这样的错误： /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/kerasmodel = tf.keras.Sequential([
浏览 3提问于2020-12-15得票数 0
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我已经创建了一个Keras神经网络。神经网络在8个时期内进行了训练，并输出以下损失值和精度： Epoch 1/8 model.add(keras.layers.Dense(units = 64, activation = 'relu', input_s
浏览 22提问于2020-01-30得票数 0
我正在尝试在我的RNN模型中查看10个时期的损失是如何减少的，我创建该模型是为了从kaggle读取包含的数据集。我试图将交易分类为欺诈(1)而不是欺诈(0)。当我尝试运行下面的代码时，我一直收到下面的错误：> tensorflow/core/kernels/queue_base.cc:277]
浏览 0提问于2018-07-30得票数 18
我需要创建一个分类器来识别一些蚜虫。
我的项目有两个部分，一个是计算机视觉(OpenCV)，我已经总结了这一点。第二部分是基于TensorFlow的机器学习。但我不知道该怎么做。下面的数据是从使用OpenCV开始删除的，是HuMoments (我相信这是我必须遵循的路径)，每一行都是蚜虫(昆虫)的HuMoments，我有500多条数据线传递给一个CSV文件。
浏览 0提问于2018-05-07得票数 0
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我一直在通过Coursera课程进行额外的练习，但遇到了一个我不理解的问题。
然而，在笔记本中，标签中有5个类别，使用len(label_tokenizer.word_index)检查，但使用5个节点的结果很糟糕，使用6个节点模型工作正常。
浏览 1提问于2020-03-26得票数 1
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