大家好,我尝试用AlexNet + LSTM建立模型,使用原始图像作为输入。
但我遇到了这样一个错误:
ValueError: Input 0 of layer lstm_5 is incompatible with the layer: expected ndim=3, found ndim=2. Full shape received: (None, 43264)
我的模型代码:
model = tf.keras.models.Sequential([
# 1st conv
tf.keras.layers.Conv2D(96, (11,11),strides=(4,4), ac
我有CNN并希望将其更改为LSTM,但当我修改代码时,收到相同的错误: ValueError:输入0与图层不兼容gru_1:期望的ndim=3,找到ndim=4
我已经更改了ndim,但没有起作用。
关注我的cnn
def build_model(X,Y,nb_classes):
nb_filters = 32 # number of convolutional filters to use
pool_size = (2, 2) # size of pooling area for max pooling
kernel_size = (3, 3) # convol
我们引入了一个ResNet50模型,该模型在ImageNet上进行了预训练,并希望在模型的顶部添加一些反卷积层,以实现语义分割。
我们使用的是google的冒牌货,以Keras和Tensorflow作为后端。
import keras
from keras.applications.resnet50 import ResNet50
from keras.layers import Dense, Activation, Conv2DTranspose, Reshape, UpSampling2D
from keras.regularizers import l2
from keras impor
得到这个错误
InvalidArgumentError: slice index 0 of dimension 0 out of bounds. [Op:StridedSlice] name: strided_slice/
调用方法的输出与第一稠密层的输入相比较的一些问题。将输出从“tf.constantresults”更改为“tf.constantresults”只会导致错误'min_ndim=2',得到ndim=1。
class TextVectorizationLayer(keras.layers.Layer):
def __init__(self, **kwar
我正在尝试实现一个带有LSTM层的去噪自动编码器。架构紧随其后。
FC layer -> FC layer -> LSTM cell -> FC layer -> FC layer.
我不能理解我的输入维度应该如何实现这个架构?
我尝试了以下代码
batch_size = 1
model = Sequential()
model.add(Dense(5, input_shape=(1,)))
model.add(Dense(10))
model.add(LSTM(32))
model.add(Dropout(0.3))
model.add(Dense(5))
model
因此,我试图通过我的keras模型(即三位一体)使用ResNet50进行迁移学习,但问题是当我试图执行Trinity.fit()时,我得到了一个错误。确切错误"ValueError:层sequential_8的输入0与层不兼容:需要的ndim=4,找到的ndim=2。收到的完整形状:无,2048“
这个错误的原因是什么?我该怎么解决它呢?
以下是python代码:
1) from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D,MaxPooling2D
from
在compass_gait_limit_cycle.ipynb中,我按照说明添加了五组约束:
for t in range(T):
vars = q[t]
prog.AddConstraint(swing_foot_height, lb=[0]*nq, ub=[np.inf]*nq, vars=vars)
但是,我得到了错误信息:
RuntimeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-24-5cf4d7a05da1> in <modu
我正在看一本关于Python的深度学习的书,来自F.Chollet。
我试着按照代码示例来做。我刚刚安装了keras,在尝试运行以下代码时,我收到了这个错误:从这个笔记本:
from keras import models
from keras import layers
network = models.Sequential()
network.add(layers.Dense(512, activation='relu', input_shape=(28 * 28,)))
network.add(layers.Dense(10, activation='softm
我可以"Vectorize“循环移位命令,但我有困难,增加它的维度。
请参阅下面使用为循环工作的代码,这些代码是我试图使用维度向量化的
clear all,clf reset,tic,clc , close all
function [outMat] = vectcircshift(vectToShift,shiftVector)
%This function generates a matrix where each row is a circshift of the
%original vector from the specified interval in the shi