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错误消息是这是我的CNN-LSTM模型
model = Sequential()model.add(TimeDistributed(Conv1D(filters=64, kerne
浏览 2提问于2021-06-07得票数 0
我目前正在将PyTorch代码转换为TensorFlow (Keras)。所使用的层之一是Conv1d，关于如何在PyTorch中使用它的描述如下所示 torch.nn.Conv1d(in_channels: int, out_channels: int, kernel_size中重现在PyTorch中获得的相同输出。例如，对于PyTorch中的示例代码 import torch
import to
浏览 21提问于2020-09-25得票数 0
我想从这个源码创建一个相等的keras层： Layer=torch.nn.Conv1d(in_features, out_features, 1) 我的输入是shaped (Batch_size，Channel，Width)这一层被编译成： Conv1d(10, 256, kernel_size=(1,), stride=(1,)) 由pytorch。我如何在tensorflow中表达这一层？到目前为止，我得到了以下内容： layer1 = tf.keras.layer
浏览 5提问于2020-12-08得票数 0
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我使用mmdnn将两个模型(vgg16和resnet50)从带有TensorFlow后端(来自as model.save文件)的Keras转换为PyTorch。这是通过以下方式完成的：
A = imp.load_source('MainModel','/weights/<e
浏览 4提问于2021-06-16得票数 6
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我需要在Tensorflow中建立一个基于变压器的架构，遵循编解码方法，其中编码器是一个预先存在的Huggingface模型，而解码器是一个CNN。 conv1D = tf.keras.layers.Conv1D(filters=5, kernel_size=10)(distilbert)
pooling= tf.keras.layers.MaxPooling1D(pool_size=2)
浏览 1提问于2021-07-09得票数 1
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我想提取一些选定的层的权重，并将它们保存为一个名为encoded_weight.h5的Hdf5文件，然后预测模型以获得输出。 原始模型包含了我不需要的所有权重。layer_name_list): layer_output = layer_dict[layer_name].get_weights() 上面的代码可以得到我想要的数组列表的权重
浏览 23提问于2020-08-28得票数 1
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AttributeError: 'Sequential' object has no attribute '_in_multi_worker_mode' 下面是我所有导入的代码，以防我错过了其中的smthas tffrom tensorflow.keras.layers import Dropout, Dense, Conv2D, MaxPool2D,
浏览 45提问于2020-04-23得票数 1
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我需要使用转置的Conv1D层，keras还没有，但是tensorfow2已经有了。到目前为止，我只能用keras编写代码。有没有办法在keras模型中直接实现tf.nn.conv1d_transpose层和其他keras层？ 请提供一些示例代码。
浏览 25提问于2019-12-10得票数 0
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卷积中的图分离
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我想增加另一个输入层到我的密集网络后，输入被转换。我得到一个图形断线错误。我似乎无法在google搜索之后找出原因。from tensorflow.keras.layers import Embedding
from tensorflow.keras.layersimport Dense,Input,Conv1D<
浏览 9提问于2022-08-29得票数 0
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我正在尝试建立一个对12导联ECG信号进行分类的模型。我想要的是，每个lead首先通过不同的conv1D层，然后我想将它们全部连接起来。我不知道如何在将输入提供给模型的同时拆分输入。以下是我尝试过的方法，但得到了错误：
conv12=(layers.Conv1D(32,(7)
浏览 4提问于2021-03-07得票数 0
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当从ec2实例中的jupyter笔记本运行以下代码时：弹出以下错误消息：我尝试使用pip / conda安装tensorflow，例如pip install tensorflow，但错误仍然存在。
浏览 7提问于2022-04-02得票数 0
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我有两个传感器输入，我已经应用了之前的级联层进行融合。它们都是时间序列数据，我现在正在尝试应用置换层。但是，当我这样做时，我会得到错误：
x = Permu
浏览 2提问于2021-02-22得票数 0
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我想这是因为我试图将TensorFlow层放入一个普通的列表中。 有没有人知道我如何解决这个问题，并能够创建一个图层列表？我不想使用Sequential，因为它不太灵活。在PyTorch中他们有ModuleLists，你可以用它来代替列表，在TensorFlow中有没有我可以使用的等价物？ !pip install tensorflow-gpu==2.0.0-alpha0from tensorf
浏览 22提问于2019-05-14得票数 4
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你好，我正在尝试实现“向端到端”文件，并在
参考文件：https://arxiv.org/pdf/1703.10135.pdf
浏览 0提问于2020-03-16得票数 1
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我正在尝试在TensorFlow中实现三重奏关注。我面临的问题之一是在TensorFlow中用什么代替NN.module class ChannelPool(nn.Module): return
浏览 14提问于2021-09-12得票数 0
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import tensorflow as tffrom tensorflow.keras.layers import LSTM, Conv1D, DenseX = np.array(list(range(100)))print(X.shape)
mode
浏览 0提问于2021-10-04得票数 0
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我的数据的每个实例都是一个包含72个元素的数组。我试图构造一个一维cnn来做一些分类，但是我得到了这样的错误:在检查目标时出错:期望dense_31有三维，但是得到了形状(3560，1)的数组。这是我的密码：training_labels = np.load('labels.npy')
training_features= training_features.
浏览 3提问于2020-04-04得票数 1
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基于CSV文件的一维CNN模型
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我有5个不同的类，每个数据集有2300个读数。我确实需要一些帮助来检查我所做的是否正确，以及它是否在正确的方向！我在excel上附上了一张关于数据外观的图片。导入库和数据集import pandas as pddataset = pd.read_csv('CAP.data.csvfrom keras.layers import Conv1D
from keras<
浏览 3提问于2022-01-18得票数 1
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我正在TensorFlow 2.7上练习TensorFlow，我正在检查我开发的一个解码器，检查它是否适合一个例子。当只训练一个例子时，该模型无法学习，也不能过分适合这一个示例。我想了解一下这种奇怪的行为。这是到colab 笔记本的链接。import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Conv1D, Dense, BatchNormalization
浏览 7提问于2021-12-13得票数 0
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CNN on tfidf作为输入
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我正在使用CNN进行假新闻检测，我对在keras和tensorflow中编码CNN是个新手。我需要关于创建CNN的帮助，该CNN将输入作为语句的形式，每个向量的长度为100，输出0或1取决于其预测值为false或true。X_train = np.expand_dims(X_train, axis=2)# 10229,100,1
import tensorflowas tf
from tensorfl
浏览 21提问于2020-06-20得票数 1
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