我正在尝试创建一个深度学习模型,以识别带面具或没有面具的人,但不幸的是,我遇到了这个错误。warnings.warn('`Model.fit_generator` is deprecated and '---------------------------------keras/losses.py:1755 binary_crossentropy
y_true, y_pred, from_logits=from_logits), axis=-<
因此,我的X由一个numpy数组组成,每个numpy数组都有一个numpy数组2。因为这很容易混淆,所以它看起来像np.array(item,item),np.array(item,item),np.array(np.array(item,item),np.array(item,item) 我的y值是一个由0和1组成的数值数组。[[1] [0]
...ValueError: logits and labels must have the
我在tensorflow中有一个具有6个隐藏层的卷积神经网络,目前我有两个分类类,但在最后的密集层(softmax激活函数)。因为我有两个类,所以我在输出层需要两个神经元,但每当我放入两个神经元时,我就会得到错误: ‘ValueError: logits和labels必须具有相同的形状((None,2) vs (None,<em
我正在学习POS Tagger for African Language的教程,它使用了基于LSTM的分类器。keras.layers import Dense, LSTM, SimpleRNN, Flattenfrom tensorflow.keras.callbacksdictionary as CSV file
# display few words
我是ML的新手,所以我真的不知道在做什么,我不知道logits在代码中意味着什么,我甚至还没有编写logits,我只是遵循了一个YouTube教程来让自己熟悉这个环境。这是完整的代码,谢谢你的帮助。我知道stackoverflow上已经有这样的帖子了,但我不认为它适用于我的情况,也许它适用于我的情况,我不知道,但我仍然不知道如何实现它,所以请在这里帮助我,我正在努力:) tnx代码: from tensorflow.keras.pre
我是新来的ML和试用Keras模型。我想了解Keras模型到tf.Estimator,因此从不同的例子拼凑了代码。代码有三个关键部分-第一部分通过从文件夹读取一组图像创建TFRecord文件,第二部分从TFRecord文件中读取并提供给input_fn,第三部分是带有VGG16的Keras模型和一个简单的完全连接的层当前两部分代码正常工作时,我得到了这个错误-
'ValueError: logits and labels m
以下是我使用的代码。="relu",input_shape=(10000,)))model.add(layers.Dense(1,partial_x_train,partial_y_train, epochs=20, batch_size=512, validation_data = (x_val, y_val))
每个输入张量的形状如下所示ValueError: in u
我是机器学习的新手,我想我会从科拉斯开始。在这里,我将电影评论分类为三类(正为1,中性为0,负为-1),使用二进制交叉熵。所以,当我试图用tensorflow估计来包装我的keras模型时,我得到了误差。守则如下:import numpy as npimport numpy as K
csvfilename_trainmodel.fit(padded, train_labels, epochs
根据API文档,该函数至少需要三个参数: logits、目标和权重。=True, name=Nonelogits: A Tensor of shape [batch_size, sequence_lengthWhen using weights as masking, set all valid timesteps to 1 and all padded timesteps to 0, e.g. a mask