我最近试图执行一个实验,使用使用Keras在Python IDE IDLE中编写的神经网络来分析歌曲的GTZAN数据集。我正在尝试改变层,以查看是否对性能有任何影响。我的代码如下所示: import librosaimport librosa.displayimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt
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最近,我尝试执行一个实验,使用Keras在Python空闲中编写一个神经网络来分析GTZAN歌曲数据集。我试图改变层,以看看是否有任何影响的性能。我的实验是以一篇详细阐述这个项目的基础的文章为基础的:
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.models import/Versions/3.6/lib/
我正在建立一个神经网络,以角蛋白和张力索为后端。它有从0到9的3个输入和从0到9个的3个输出。数据在一个numpy数组中提供:[ '1‘'4’'0‘.]。我刚开始深入学习,这是我的第一批神经网络之一,所以我迷失了方向,不知道是什么导致了这个错误。
我知道,我可能需要改变优化器,损失,度量和可能更多的属性,如果有人对此有任何见解,请分享。sparse_categorical_crossentropy", metri
使用Python语言中的TensorFlow,我创建了一个以一维数组作为输入的神经网络。我想在网络中添加一个卷积层,但似乎无法使其工作。))
labels = np.array([1 if sum(e)>5 else 0 for e in features]) 如果我做一个像这样的神经网络 model = keras.Sequential但是如果我加一个像这样的卷积层 model = keras.Sequent