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沙龙
1
回答
Noob
问题
:
Keras
形状
不
兼容
python-3.x
、
keras
、
tensorflow2.0
、
keras-layer
我是一名数据科学专业的学生,我正在尝试深度学习。我的模型如下: Model: "sequential_32" =================================================================_____________________________________
浏览 30
提问于2020-12-30
得票数 0
回答已采纳
2
回答
Keras
上LSTM序列模型的维数
问题
keras
、
deep-learning
、
lstm
、
multiclass-classification
model =
keras
.Sequential([ tf.initializers.zeros()),]) 执行上述代码后,下面有一个错误: ValueError: Shapes
浏览 7
提问于2022-05-14
得票数 1
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1
回答
卷积神经网络的应用
tensorflow
、
regression
、
conv-neural-network
我有回归
问题
,大约有20个功能,预期输出是价格(浮动)。我可以使用卷积神经网络来预测价格吗?我使用了一维和二维卷积。但是我得到了下面的错误, 对于2D,错误是 ValueError:层sequential_4的输入0与layer::expected min_ndim=4
不
兼容
,找到ndim=2。收到的完整
形状
:(None,18) 对于1D,错误是 ValueError:层sequential_4的输入0与layer::expected min_ndim=3
不
兼容
,找到ndim=2。收到的
浏览 22
提问于2020-12-20
得票数 1
1
回答
ValueError:
形状
(None,1)和(None,10)是
不
兼容
的--当使用image_dataset_from_directory对
Keras
进行训练时
keras
、
conv-neural-network
ValueError:
形状
..。当使用张量时,
不
兼容
是一个相当普遍的错误,但在我的例子中,是使用image_dataset_from_directory方法训练CNN和
Keras
。
浏览 5
提问于2022-01-28
得票数 -1
1
回答
使用
Keras
调谐器RandomSearch错误进行超参数调整
python
、
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
、
keras-tuner
我正在使用
keras
调谐器来优化超参数:隐藏层、神经元、激活函数和学习率。我有31个输入,32个输出,N个数据样本的时间序列回归
问题
。我的原始X_train
形状
是(N,31),Y_train
形状
是(N,32)。我将其转换为
keras
形状
,并重塑X_train和Y_train,如下所示: X_train.shape:(N,31,1) Y_train.shape:(N,32)。 当我使用超参数调整时,它显示ValueError:层lstm_1的输入0与层
不
兼
浏览 8
提问于2021-04-25
得票数 1
3
回答
ValueError:层顺序的输入0与层::min_ndim=4,found ndim=3
不
兼容
。接收到的完整
形状
:[8,28,28]
python
、
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
我一直在获取与输入
形状
相关的错误。任何帮助都将不胜感激。谢谢!= tf.
keras
.Sequential([ tf.
keras
.layers.MaxPooling2D(pool_size=2), tf.
keras
.layers.Dense(64, activat
浏览 6
提问于2020-08-06
得票数 21
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1
回答
对
形状
不相容的张量的重新调用
python
、
tensorflow
、
keras
、
tensorflow2.0
、
tf.keras
input_shape=cnn_model.output_shape), ]) model =
keras
.Sequential([ regression_mode
浏览 1
提问于2020-01-16
得票数 3
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1
回答
Resnet应用程序v2中的
Keras
形状
错误
python
、
deep-learning
、
keras
我正在使用
Keras
2.1.3,并试图用
Keras
应用程序微调初始阶段的Resnetv2。input_tensor,我为我的
问题
制造了瓶颈Sequential() new_model.add(l) ValueError:输入0与层conv2d_7
不
兼容
浏览 1
提问于2018-02-14
得票数 2
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1
回答
如何指定在
Keras
模型中使用的权重(在R中)?
r
、
keras
起始代码: weights = wts这给出了"ValueError:层重
形状
(1,2)与提供的重量
形状
(2,1)
不
兼容<
浏览 2
提问于2017-09-29
得票数 2
0
回答
keras
连接失败,
形状
不
兼容
python
、
tensorflow
、
neural-network
、
keras
、
deep-learning
Got inputs shapes: [(None, 16), (1, 64)]h_t = tf.reshape(h_t, shape=x_t = tf.reshape(x_t, shape=tf.TensorShape([1, x_t.get_shape()[-1].value])) 有没有人能给我解释一下到底是怎么回事,怎么解决这个
问题
浏览 1
提问于2018-07-09
得票数 0
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4
回答
Keras
- CNN输入
形状
不
兼容
python
、
tensorflow
、
keras
我正在进行二进制分类,我的代码在、
Keras
、上工作得很好,当我与CNN一起工作时,我得到了输入
形状
不
兼容
的错误。这是我使用
keras
的cnn代码inputBatch = inputBatch.reshape
浏览 1
提问于2018-11-02
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1
回答
Keras
不
兼容
的
形状
NN
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
shapes
、
incompatibility
所以我有这个神经网络,我提供了示例"X“和标签"Y”,它们的
形状
是: X.shape = (10,10,2)Y = np.array(Y[:10]) model.add(tf.
keras
.
浏览 14
提问于2021-05-02
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1
回答
Keras
/TF错误:
不
兼容
形状
tensorflow
、
keras
、
conv-neural-network
、
image-segmentation
我有个错误: importnumpy as np from
keras
.models import load_model, Modelfrom
keras
.layers import Conv2D, MaxPooling2D, In
浏览 0
提问于2017-08-03
得票数 3
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1
回答
不
兼容
的
形状
Keras
NN
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
neural-network
我的训练数据如下所示:out:(24000, 28, 28, 1)(24000, 1)model = Sequential3192 Trainable params: 4,872错误InvalidArgumentError:
不
兼容
的
形状
浏览 2
提问于2021-04-13
得票数 1
1
回答
Keras
输入ValueError:
形状
不
兼容
tensorflow
、
machine-learning
、
neural-network
、
lstm
、
recurrent-neural-network
它似乎与输入
形状
有关。这是我的神经网络架构:from
keras
.layers import LSTM, Dense, Dropout 由于我使用的是一个LSTM层,我有一个三维输入
形状
。我是如何达到输入
形状
的: 我的数据集中共有98井。我猜我的
问题
实际上是让这个数据集在LS
浏览 1
提问于2021-07-10
得票数 1
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1
回答
keras
中
不
兼容
的
形状
machine-learning
、
keras
、
computer-vision
、
keras-layer
这是我的整个班级:from
keras
.models import Sequential from
keras
.utils import np_utilsimport cv2 pkl_file = open('data.p',
浏览 2
提问于2018-05-11
得票数 0
2
回答
Keras
不
兼容
的数据
形状
python
、
numpy
、
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
我从https://github.com/ykamikawa/tf-
keras
-SegNet拿到了源代码。Full shape received: [360, 480, 3] 训练数据
形状
为(233,360,480,3)。我读了一些解决方案,他们说我需要向模型提供(无,360,480,3)
形状
数据。
浏览 18
提问于2020-06-18
得票数 0
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1
回答
ValueError:
形状
(无,22)和(无,10)
不
兼容
python
、
tensorflow
、
keras
错误日志如下: ValueError:
形状
(None,22)和(None,10)
不
兼容
#Loading required packagesimport sympyhidden layers model.add(tf.
keras
.layers.Densemodel.fit(x=x_train, y=y_train, epochs=5
浏览 3
提问于2022-06-12
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1
回答
ValueError:层"sequential“的输入0与层
不
兼容
:预期的shape=(None,33714,12),发现的shape=(None,12)
python
、
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
、
lstm
我的
形状
是(33714,12)用于x_train,(33714,)用于y_train,(3745,12)用于x_val和(3745,)用于y_val。-------------------------------------------------------------------- opt = tf.
keras
.optimizers.Adam
浏览 5
提问于2021-11-24
得票数 0
1
回答
keras
LSTM构造的输入
形状
,称为模型输入
形状
keras
、
input
、
lstm
我使用的是
Keras
的LSTM模型。 输入数据
形状
:(无,210,4) “210”是“21个样本*10” 称为输入数据
形状
:(无,21,4) 这本应是个
问题
,但事实并非如此。为什么会出现这样的
问题
?,name='lstm_ input '),name='lstm_ input ',description=“由层‘lstm_input’”创建)的shape (None,210,4)构造的,但它是在
形状
不
兼容
的输入上
浏览 12
提问于2021-05-05
得票数 0
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