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沙龙
1
回答
TensorFlow
:如
何为
表格
(
1-D
)
特征
使用
make
卷积
层
?
python
、
tensorflow
、
conv-neural-network
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。但是如果我加一个像这样的
卷积
层
model = keras.Sequential([ keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=Full shape received: [None, 10] 如何将
卷积
层
添加到我的神经网络?
浏览 13
提问于2020-01-16
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1
回答
如何
使用
预先训练过的网络作为
Tensorflow
中的一个
层
?
tensorflow
、
transfer
、
resnet
我希望
使用
一个特性提取器(
如
ResNet101),并在之后添加
使用
特征
提取器
层
输出的
层
。不过,我似乎想不出怎么做到的。我只在网上找到了解决方案,其中
使用
了整个网络,而没有添加额外的
层
。我对
Tensorflow
缺乏经验。 在下面的代码中,您可以看到我尝试过的内容。我可以在没有额外的
卷积
层
的情况下正确运行代码,但是我的目标是在ResNet之后添加更多的
层
。通过尝试添加额外的conv<e
浏览 0
提问于2019-05-20
得票数 1
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3
回答
keras/
Tensorflow
中的
层
有什么用途
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
computer-vision
、
artificial-intelligence
因此,我是计算机视觉的新手,我不知道keras中的
层
是做什么的。在keras中添加
层
(dense、Conv2D等)有什么用?他们给它添加了什么?
浏览 1
提问于2020-03-04
得票数 2
2
回答
当
使用
CNN时,我们能显式地指定从图像中提取什么
特征
吗?
machine-learning
、
tensorflow
、
computer-vision
、
deep-learning
、
conv-neural-network
最后一天,我学习了
卷积
神经网络,并
使用
Tensorflow
完成了CNN的一些实现,所有的实现都只指定滤波器的大小、数目和步幅。但是,当我了解到过滤器时,它说,过滤器在每一
层
提取不同的
特征
,
如
边缘,角等。 我的问题是,我们是否可以明确指定筛选器,我们应该提取哪些
特征
,或者图像的哪个部分更重要等等。
浏览 5
提问于2017-07-18
得票数 3
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1
回答
tensorflow
模型可以在分辨率更高的图像上进行训练吗?
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
、
computer-vision
、
object-detection
需要帮助理解
Tensorflow
模型是否可以在更大的分辨率(
如
4K分辨率)上进行训练。我试过了,但是训练还没有开始,我希望是因为一些记忆问题。有没有人做过同样的工作?
浏览 14
提问于2020-02-19
得票数 0
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1
回答
理解角化Conv1D输出
keras
、
deep-learning
、
conv-neural-network
我试图了解一维
卷积
层
是如何工作的。所以当我将它设置为4时,意味着所有的4个
特征
都包括在内,以便进行常规化。我很好奇Conv1D中的第一个参数是什么意思。
浏览 6
提问于2019-12-03
得票数 0
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1
回答
使用
预训练模型的图像大小
Tensorflow
目标检测
tensorflow
、
object-detection
、
imagenet
我看到
tensorflow
对象检测API允许用户自定义输入的图像大小。我的问题是如何
使用
预先训练的权重,这些权重通常是在224*224图像上训练的,有时是300*300图像。在我
使用
的其他框架中,比如caffe rfcn、yolo和keras ssd,图像被缩小以适应带有预先训练的权重的标准大小。 300*300大小的tf是否
使用
预先训练好的权重?如果是这样的话,我们如何
使用
这些权重来对自定义图像大小进行分类?tf是否缩小到相应的权重大小?
浏览 3
提问于2017-09-12
得票数 1
2
回答
什么时候是深度神经网络(DNN)而不是NN?
neural-network
、
deep-learning
使用
Tensorflow
、Caffee这样的培训网络是什么?据我所知,我还没有看到任何人手动设计一个包含许多层的网络。他们似乎推广了创建DNN的工具,但是如果您只创建一个包含两个
层
的网络,那么DNN实际上是DNN吗?
浏览 0
提问于2016-12-28
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2
回答
卷积
神经网络中的参数变化
python
、
tensorflow
、
deep-learning
、
convolution
我读过一些关于训练MNIST数据集的文章,
使用
的CNNs.size是28x28,并且
使用
了体系结构5
层
:输入
层
>conv2 1- read池1>conv2 2-read池2>完全connected>outputOutput layer- Output Tensor Shape: [batch_size, 10] 在conv1中,1输入
使用
5x5过滤器计算32个特性,在conv2中,输入来自conv1
浏览 9
提问于2017-03-29
得票数 0
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2
回答
如何检查python神经网络中的层数,以及何时应该增加层数?
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
deep-learning
以我目前的理解,我认为这有6个
层
和4个隐藏
层
。是那么回事吗?如果我需要扩展到10
层
呢?怎么做?from
tensorflow
.keras.models import Sequential from
tensorflow
.keras.layers import Dense, Conv2D, Dropout
浏览 3
提问于2021-03-18
得票数 1
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4
回答
反向传播是否应用于
卷积
神经网络?
cnn
、
backpropagation
卷积
神经网络
使用
反向传播算法吗?我不明白在完全连接的
层
中到底发生了什么?
浏览 0
提问于2019-06-12
得票数 1
2
回答
用R检测目标?
tensorflow
、
computer-vision
、
deep-learning
、
face-detection
是否就像
使用
CNN提取的
特征
来检测指定窗口区域中的类?对此有任何
tensorflow
实现吗?
浏览 2
提问于2017-04-13
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3
回答
经过
卷积
步骤后,张量在完全连通
层
中的形状应该是什么?
python
、
tensorflow
、
neural-network
、
conv-neural-network
让我们假设我有[128,128,3]形状的RGB图像,我想创建一个CNN,包含两个create
层
,如下所示。_bias))在这一步之后,我需要将输出转换为下一个完全连接的
层
的1xN
层
。是否有一个具体的公式,包括
层
的大小,大步,最大池大小,图像大小等?我对这个问题的这一阶段感到迷茫,尽管我认为我有CNN背后的直觉。
浏览 0
提问于2018-08-21
得票数 2
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3
回答
什么是
卷积
神经网络中的线性投影?
machine-learning
、
neural-network
、
conv-neural-network
、
deep-residual-networks
我正在通过阅读,我有一个问题。3.2中提到的“线性投影”是什么?看上去很简单,但没办法.
浏览 7
提问于2017-09-08
得票数 9
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2
回答
TensorFlow
模型精度为零
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
neural-network
我目前正在
使用
斯坦福的Cars196数据集训练一个模型。但是,如果数据集被
TensorFlow
正确导入和识别,我的准确性仍然是0。我
使用
了一种类似的方法在其他数据集上训练模型,而且它是有效的。这是我的密码import pandas as pdimport csvfrom
ten
浏览 7
提问于2022-06-29
得票数 -1
7
回答
深度学习的主要框架有哪些可以通过腾讯云服务器学习?
云服务器
、
深度学习
深度学习的大部分知识都很深奥,作为一个深度学习领域的小白,想要了解一下深度学习分为哪些大致的框架,分别的内容又有哪些?哪些框架可以通过腾讯云服务器来开始学习呢?
浏览 2708
提问于2018-09-07
1
回答
神经网络
层
的输出在哪些方面是有用的?
neural-network
、
keras
、
conv-neural-network
、
keras-layer
我目前正在
使用
keras,并希望可视化每个
层
的输出。当对一
层
神经网络输出进行可视化时,如下面的示例所示,这是用于MNIST手写数字识别的。
浏览 1
提问于2017-02-15
得票数 2
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1
回答
Tensorflow
Eager -计算序列模型两
层
之间的梯度
python
、
tensorflow
、
eager-execution
我正在尝试遵循http://www.hackevolve.com/where-cnn-is-looking-grad-cam/的指南,
使用
Tensorflow
的新的急切执行模式。有一句话特别难倒了我: grads = K.gradients(class_output, last_conv_layer.output)[0] 我知道它正在寻找最后一个
卷积
层
和特定类的输出之间的梯度。然而,我不知道如何
使用
GradientTape来实现这一点,因为(a)两者都是张量而不是变
浏览 6
提问于2019-06-22
得票数 9
1
回答
用两个表作为多输出回归的输入,用缺少的矩阵乘积keras。
python
、
tensorflow
、
keras
、
neural-network
这种方法的问题是稠密
层
是完全连接的,而所需要的只是一个局部连接的权重矩阵(10 * 20),它被平铺了50次。也就是说,
特征
和
特征
滤波器之间的交互作用有一个权重/偏差,适用于每个输出。我怀疑我需要用一些局部连接的,
卷积
的,可分离的,或者某种我并不真正理解的
层
来代替稠密的
层
。有什么想法吗?import numpy as npfrom
tensorflow
import keras ## cre
浏览 2
提问于2021-06-11
得票数 0
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1
回答
来自tf.nn.conv2d和keras.layers.Conv2D的不等效输出
python
、
function
、
tensorflow
、
keras
、
equivalent
在第14章的
Tensorflow
实现部分中,他们手动创建过滤器,传递给tf.nn.conv2d并应用于图像以生成一组
特征
映射。在这些手工过滤的例子之后,这本书说: 我开始对他们的等价性做一个简单的测试。我创建了一个由一个
特征
映射组成的
卷积
层
,
使用
7x7过滤器(即
卷积<
浏览 7
提问于2020-04-07
得票数 1
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