Tensorflow嵌入层后紧跟着Dense会产生形状误差 - 腾讯云开发者社区

= tf.layers.dropout(inputs=dense,rate=0.5) 10个神经元的全连接层，这里不用激活函数来做非线性化 python logits = tf.layers.dense...[28, 28, 32] # 第 1 层池化（亚采样） pool1 = tf.layers.max_pooling2d( inputs=conv1, # 形状 [28, 28,...降维 flat = tf.reshape(pool2, [-1, 7 * 7 * 64]) # 形状 [7 * 7 * 64, ] # 1024 个神经元的全连接层 dense = tf.layers.dense..., rate=0.5) # 10 个神经元的全连接层，这里不用激活函数来做非线性化了 logits = tf.layers.dense(inputs=dropout, units=10) # 输出...形状 [1, 1, 10] # 计算误差（先用 Softmax 计算百分比概率， # 再用 Cross entropy（交叉熵）来计算百分比概率和对应的独热码之间的误差） loss = tf.losses.softmax_cross_entropy

1.1K3 1

TensorFlow2.X学习笔记(6)--TensorFlow中阶API之特征列、激活函数、模型层

gelu：高斯误差线性单元激活函数。在Transformer中表现最好。tf.nn模块尚没有实现该函数。 ?...1、内置模型层基础层 Dense：密集连接层。...通常使用Functional API方式构建模型时作为第一层。 DenseFeature：特征列接入层，用于接收一个特征列列表并产生一个密集连接层。 Flatten：压平层，用于将多维张量压成一维。...Reshape：形状重塑层，改变输入张量的形状。 Concatenate：拼接层，将多个张量在某个维度上拼接。 Add：加法层。 Subtract：减法层。 Maximum：取最大值层。...包装后可以将Dense、Conv2D等作用到每一个时间片段上。 2、自定义模型层如果自定义模型层没有需要被训练的参数，一般推荐使用Lamda层实现。

2K2 1

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第10章使用Keras搭建人工神经网络

生物神经元会产生被称为“动作电位”（或称为信号）的短促电脉冲，信号沿轴突传递，使突触释放出被称为神经递质的化学信号。...使用这个规则的变体来训练感知器，该规则考虑了网络所犯的误差。更具体地，感知器一次被馈送一个训练实例，对于每个实例，它进行预测。对于每一个产生错误预测的输出神经元，修正输入的连接权重，以获得正确的预测。...第11章会进一步讨论初始化器，初始化器的完整列表见https://keras.io/initializers/。笔记：权重矩阵的形状取决于输入的数量。...但实际情况是，验证误差是在每个周期结束后算出来的，而训练误差在每个周期期间，用流动平均误差算出来的。所以训练曲线（译者注，图中橙色的那条）实际应该向左移动半个周期。...隐藏层的权重矢量Wh和偏置项bh的形状是什么? 输出层的权重矢量Wo和偏置项bo的形状是什么? 输出矩阵Y的形状是什么？写出用X、Wh、bh、Wo、bo计算矩阵Y的等式。

3.1K3 0

tensorflow基于CNN实战mnist手写识别(小白必看)

不管你是什么基础，我相信，你在看完这篇文章后，都能够完全理解这个实例。这对于神经网络入门的小白来说，简直是再好不过了。 ?...[28,28,32] 第二层池化层 pool1 = tf.layers.max_pooling2d( inputs=conv1,#第一层卷积后的值 pool_size=[2,2],#过滤器二维大小...2*2 strides=2 #步长2 )#形状[14,14,32] 第三层卷积层2 conv2 = tf.layers.conv2d(inputs=pool1, filters=64, kernel_size..., 3136) 1024个神经元的全连接层 dense = tf.layers.dense(inputs=flat,units=1024,activation=tf.nn.relu) tf.nn.relu...10个神经元的全连接层 logits = tf.layers.dense(inputs=dropout,units=10,name="logit_1") 计算误差，使用adam优化器优化误差 #计算误差

9312 0

CNN卷积算法应用---手写数字识别

[28, 28, 32] # 第1层池化(亚采样) pool1 = tf.layers.max_pooling2d( inputs=conv1, # 形状 [28, 28, 32]...pool_size=[2, 2], # 过滤器在二维的大小是(2 * 2) strides=2 # 步长是 2 ) # 形状 [14, 14, 32] # 第二层卷积 conv2 = tf.layers.conv2d...[28, 28, 32] # 第2层池化(亚采样) pool2 = tf.layers.max_pooling2d( inputs=conv2, # 形状 [14, 14, 64]...tf.reshape(pool2, [-1, 7 * 7 * 64]) # 形状 [7 * 7 * 64,] # 1024 个神经元的全连接层 dense = tf.layers.dense(inputs...) # 10个神经元的全连接层，这里不用激活函数来做非线性化了 logits = tf.layers.dense(inputs=dropout, units=10) # 输出形状[1, 1, 10

3600 0

面向纯新手的TensorFlow.js速成课程

张量张量（Tensor）是TensorFlow中的主要数据单位。张量包含一组数值，可以是任何形状：一维或多维。当你创建新的张量时，你还需要定义形状（shape）。...产生的张量如下所示： [[1,2,3,4], [2,4,6,8]] 也可以让TensorFlow推断出张量的形状： const t2 = tf.tensor([[1,2,3,4],[2,4,6,8]])...它是一种，其中一层的输出是下一层的输入，即模型拓扑是层的简单“堆叠”，没有分支或跳过。创建好模型后，我们准备通过调用model.add来添加第一层。...通过调用tf.layers.dense将新层传递给add方法。这会创建一个稠密层。在稠密层中，层中的每个节点都连接到前一层中的每个节点。...估计量的均方误差是误差平方的平均值 - 即估计值与估计值之间的平均平方差。 optimizer：要使用的优化器函数。我们的线性回归机器学习任务使用的是sgd函数。

7.2K5 0

精通 TensorFlow 1.x：6~10

双向 RNN（BRNN）用于输出依赖于序列的前一个和后一个元素的情况。 BRNN 通过堆叠两个 RNN（称为前向和后向层）来实现，输出是前向和后向层 RNN 的隐藏状态的结果。...在本章中，我们将学习如何通过按以下顺序创建层来构建基于 LeNet 模式的 CNN 模型：输入层卷积层 1，它产生一组特征映射，具有 ReLU 激活池化层 1 产生一组统计聚合的特征映射卷积层...2，其产生一组特征映射，具有 ReLU 激活池化层 2 产生一组统计聚合的特征映射完全连接的层，通过 ReLU 激活来展平特征图通过应用简单线性激活产生输出的输出层 LeNet 系列模型由 Yann...SAME padding表示输入将用零填充，以便在卷积后输出与输入的形状相同。...十、TensorFlow 和 Keras 中的自编码器自编码器是一种神经网络架构，通常与无监督学习，降维和数据压缩相关联。自编码器通过使用隐藏层中较少数量的神经元来学习产生与输入层相同的输出。

1.2K1 0

盘一盘 Python 系列 10 - Keras (上)

Dense：顾名思义，就是通过「Dense 层」把前一层每一个神经元和后一层神经元（除了偏置）两两相连，如下图： ?...层的大方向弄清楚后，让我们看看里面的参数 Flatten( input_shape=[28,28] ) Dense( 100, activation='relu' ) Dense( 10, activation...比如 Flatten 层输出形状 784 的一维数据第一个 Dense 层输出形状 100 的一维数据第二个 Dense 层输出形状 10 的一维数据在 Keras 里不需要设定该层输入数据的维度...Keras 会自动帮你连起来，那么 Flatten 层接受形状 28 × 28 的二维数据，输出形状 780 的一维数据第一个 Dense 层接受形状 100 的一维数据，输出形状 10 的一维数据...第二个 Dense 层接受形状 10 的一维数据，输出形状 10 的一维数据每个层（除了 Flatten 层）的第二个参数设定了激活函数的方式，比如第一个 Dense 层用 relu，防止梯度消失

1.8K1 0

Python人工智能 | 十八.Keras搭建卷积神经网络及CNN原理详解

过滤器搜集这些信息，将得到一个更小的图片，再经过压缩增高信息嵌入到普通神经层上，最终得到分类的结果，这个过程即是卷积。...研究发现，卷积过程会丢失一些信息，比如现在想跨2步去抽离原始图片的重要信息，形成长宽更小的图片，该过程中可能会丢失重要的图片信息。为了解决这个问题，通过POOLING（持化）可以避免。...） input_shape表示输入形状，1个高度，28个长度，28个宽度 #---------------------------创建第一层神经网络---------------------------...最终得到结果的形状都一样，但它能保留更多的图片信息。第五步，创建第二层神经网络及取样。 conv2定义的patch为5*5，传入大小为32，传出大小为64，不断将其变厚，类似于下图所示。...可以看到误差不断减小，正确率不断提高，说明CNN在不断学习。真正做神经网络实验时，我们会针对不同的参数和样本、算法进行比较，也希望这篇文章对您有帮助。三.总结写到这里，这篇文章就结束了。

1.2K6 0

《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第16章使用RNN和注意力机制进行自然语言处理

所以接下来会从 character RNN 开始（预测句子中出现的下一个角色），继续介绍RNN，这可以让我们生成一些原生文本，在过程中，我们会学习如何在长序列上创建TensorFlow Dataset。...模型输入是2D张量，形状为 [批次大小, 时间步] ，嵌入层的输出是一个3D张量，形状为 [批次大小, 时间步, 嵌入大小] 。...TF Hub会默认将下载文件缓存到系统的临时目录。你可能想将文件存储到固定目录，以免每次系统清洗后都要下载。...双向RNN 在每个时间步，常规循环层在产生输出前，只会查看过去和当下的输入。换句话说，循环层是遵循因果关系的，它不能查看未来。...层会创建一个GRU层的复制（但方向相反），会运行两个层，并将输出连起来。

1.7K2 1

TensorFlow 2keras开发深度学习模型实例：多层感知器（MLP），卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）

因此，输出层具有单个节点，并使用默认或线性激活函数（无激活函数）。拟合模型时，均方误差（mse）损失最小。...因为这是回归型问题，所以我们将在输出层中使用线性激活函数（无激活函数）并优化均方误差损失函数。我们还将使用平均绝对误差（MAE）指标评估模型。...下面的示例创建一个小的三层模型，并将模型体系结构的图保存到包括输入和输出形状的' model.png '。...binary_crossentropy') # 拟合模型 model.fit(X, y, epochs=100, batch_size=32, verbose=0) 如何通过批量归一化来加速训练某一层的输入的规模和分布会极大地影响该层的训练程度...下面的示例演示了有关合成二进制分类问题的小型神经网络，该问题在模型开始过度拟合后（约50个历元后）立即使用停止功能停止训练。

2.2K1 0

TensorFlow2 keras深度学习：MLP,CNN,RNN

因此，输出层具有单个节点，并使用默认或线性激活函数（无激活函数）。拟合模型时，均方误差（mse）损失最小。...因为这是回归型问题，所以我们将在输出层中使用线性激活函数（无激活函数）并优化均方误差损失函数。我们还将使用平均绝对误差（MAE）指标评估模型。...下面的示例创建一个小的三层模型，并将模型体系结构的图保存到包括输入和输出形状的' model.png '。...='binary_crossentropy')# 拟合模型model.fit(X, y, epochs=100, batch_size=32, verbose=0) 如何通过批量归一化来加速训练某一层的输入的规模和分布会极大地影响该层的训练程度...下面的示例演示了有关合成二进制分类问题的小型神经网络，该问题在模型开始过度拟合后（约50个历元后）立即使用停止功能停止训练。

2.1K3 0

学习TensorFlow中有关特征工程的API

这种做法可以避免在Spyder编译器下多次运行图时产生数据残留问题。...（3）用input_layer方法创建输入层张量（见代码第53行）。（4）建立会话（session），输出输入层结果（见代码第55行）。将程序运行后，输出以下结果： [[1. 3. 4.]]...本段代码运行后，会按以下步骤执行：（1）将输入的['a']、['x']使用hash算法进行散列。（2）设置散列参数hash_bucket_size的值为5。...代码第52行，用sequence_input_layer函数生成了输入层input_layer张量。该张量中的内容是按以下步骤产生的。（1）定义原始词向量。模拟数据a的内容是[2][0,1]。...代码运行后，输出以下内容：（1）输出3个词嵌入张量。第3个为共享列张量。

5.6K5 0

人工智能—法庭智能口译（口译实时翻译系统）实战详解

Sequentialfrom tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense# 构建语音识别模型def build_speech_recognition_model...# 打印模型结构print(speech_recognition_model.summary())最后，通过 summary() 方法打印模型的结构，包括每一层的参数数量和形状。...并通过 Embedding 层将输入序列转换为嵌入向量。...并通过 Embedding 层将目标语言的输入序列转换为嵌入向量。...模型包含一个带有128个神经元的 LSTM 层，以及一个输出层。3.3.2 参数说明input_shape: 输入数据的形状。output_vocab_size: 输出词汇表的大小。

4745 0

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第10章人工神经网络

这波会像以前一样消失吗？有一些很好的理由相信，这一点是不同的，将会对我们的生活产生更深远的影响：现在有大量的数据可用于训练神经网络，ANN 在许多非常复杂的问题上经常优于其他 ML 技术。...当有超过一定数量的输入时，人工神经元会产生输出。McCulloch 和 Pitts 表明，即使用这样一个简化的模型，也有可能建立一个人工神经元网络来计算任何你想要的逻辑命题。...然后，继续测量这些误差贡献有多少来自先前隐藏层中的每个神经元等等，直到算法到达输入层。该反向通过有效地测量网络中所有连接权重的误差梯度，通过在网络中向后传播误差梯度（也是该算法的名称）。...现在最好使用tf.layers.dense()，因为contrib模块中的任何内容可能会更改或删除，恕不另行通知。...隐藏层的权重向量的形状以及它的偏置向量的形状如何？输出层的权重向量和它的偏置向量的形状是什么？网络的输出矩阵Y是什么形状？

8223 1

用Python实现神经网络（附完整代码）！

第一层权重对误差的影响并不是只来自某个单独权重，而是通过下一层中每个神经元的权重来产生的。...不过不用像之前那样在每个训练周期结束后聚合所有误差再做权重调整，而是针对每个样本都会去更新一次权重。其中的关键点是，每一步都在向假定的极小值前进（不是所有路径都通往假定的极小值）。...在小批量学习中，会传入训练集的一个小的子集，并按照批量学习中的误差聚合方法对这个子集对应的误差进行聚合。然后对每个子集按批将其误差进行反向传播并更新权重。...10个神经元 model.add(Dense(num_neurons, input_dim=2)) 　　#　 input_dim仅在第一层中使用，后面的其他层会自动计算前一层输出的形状，这个例子中输入的...0.0035659 ] [ 0.99123639] [ 0.99285167] [ 0.00907462]] 在这个经过训练的模型上再次调用predict（和predict_classes）会产生更好的结果

5.2K2 1

Python安装TensorFlow 2、tf.keras和深度学习模型的定义

完成本教程后，您将知道： Keras和tf.keras之间的区别以及如何安装和确认TensorFlow是否有效。 tf.keras模型的5个步骤的生命周期以及如何使用顺序和功能性API。...model = Sequential() model.add(Dense(10, input_shape=(8,))) model.add(Dense(1)) 请注意，网络的可见层由第一个隐藏层上的“...它涉及显式地将一层的输出连接到另一层的输入。每个连接均已指定。首先，必须通过Input类定义输入层，并指定输入样本的形状。定义模型时，必须保留对输入层的引用。 ......... x = Dense(10)(x_in) 然后，我们可以用相同的方式将其连接到输出层。 ... x_out = Dense(1)(x) 连接后，我们定义一个Model对象并指定输入和输出层。...习惯了该功能的API可能会很有趣。

1.6K3 0

第10章使用Keras搭建人工神经网络·精华代码

该层没有任何参数，只是做一些简单预处理。因为是模型的第一层，必须要指 # 明input_shape，input_shape不包括批次大小，只是实例的形状。...) # ]) # 模型的summary()方法可以展示所有层，包括每个层的名字（名字是自动生成的，除非建层时指定名字），输出 # 的形状（None代表批次大小可以是任意值），和参数的数量。...换句话说，Keras会进行反向传播算法。最后，因为是个分类器，最好在训练和评估时测量 # "accuracy"。...Keras会在每个周期结束后， # 测量损失和指标，这样就可以监测模型的表现。...区别在于输出层只有 # 一个神经元（因为只想预测一个值而已），也没有使用激活函数，损失函数是均方误差。

1.2K4 0

盘一盘 Python 系列 11 - Keras (中)

根据上图在牢记以下四点便可以轻松在 Keras 中构建模型了： Input()中形状参数代表输入维度，Input((1,))指输入张量是一维标量 Dense()中参数代表输出维数，Dense(1)指输出一个标量...output_layer = Dense(1) print(type(output_layer), '\n', output_layer) 将输出张量传入层得到输出张量，检查其类型是 Tensor...'> 模型创建完后，用 plot_model...from keras.layers import Input, Dense, Embedding, Flatten, Substract, Concatenate 嵌入层 (Embedding Layer

8141 0

《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第12章使用TensorFlow自定义模型并训练

Dense层的输出上，结果会传递到下一层。...最后，会在每个训练步骤结束后调用约束函数，经过约束的权重会替换层的权重。...但是，这只适用于张量参数：如果你将Python数值传给TF，就会为每个独立值创建一个计算图：比如，调用tf_cube(10)和tf_cube(20)会产生两个计算图。...警告：如果用多个不同的Python数值调用TF函数，就会产生多个计算图，这样会减慢程勋，使用很多的内存（必须删掉TF函数才能释放）。...展示周期、迭代，每个周期的平均训练损失、平均准确度（每次迭代会更新），还有每个周期结束后的验证集损失和准确度。 b. 深层和浅层使用不同的优化器，不同的学习率。参考答案见附录A。

5.2K3 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

CNN神经网络--手写数字识别

TensorFlow2.X学习笔记(6)--TensorFlow中阶API之特征列、激活函数、模型层

《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第10章使用Keras搭建人工神经网络

tensorflow基于CNN实战mnist手写识别(小白必看)

CNN卷积算法应用---手写数字识别

面向纯新手的TensorFlow.js速成课程

精通 TensorFlow 1.x：6~10

盘一盘 Python 系列 10 - Keras (上)

Python人工智能 | 十八.Keras搭建卷积神经网络及CNN原理详解

《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第16章使用RNN和注意力机制进行自然语言处理

TensorFlow 2keras开发深度学习模型实例：多层感知器（MLP），卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）

TensorFlow2 keras深度学习：MLP,CNN,RNN

学习TensorFlow中有关特征工程的API

人工智能—法庭智能口译（口译实时翻译系统）实战详解

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第10章人工神经网络

用Python实现神经网络（附完整代码）！

Python安装TensorFlow 2、tf.keras和深度学习模型的定义

第10章使用Keras搭建人工神经网络·精华代码

盘一盘 Python 系列 11 - Keras (中)

《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第12章使用TensorFlow自定义模型并训练

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐