我想尝试用不同的超参数来训练我的模型,所以我设置了一系列嵌套的for循环来迭代它们。
model = None
batch_generator = None
for sequence_length in all_sequence_length:
for label_periods in all_label_periods:
for num_layers in all_num_layers:
for num_units in all_num_units:
loadFiles()
cr
当我编写tf.keras.layers.LSTM时,我会收到警告
Note that this layer is not optimized for performance. Please use tf.keras.layers.CuDNNLSTM for better performance on GPU.
但是,当我将图层更改为tf.keras.layers.CuDNNLSTM时,我得到错误消息
AttributeError: module 'tensorflow.python.keras.api._v2.keras.layers' has no attribute
我在GPU实例上训练了一个深度学习模型,以加速训练过程。但不幸的是,我们的产品实例只是CPU实例。当我试图使用GPU训练的模型与CuDNNGRU上只有CPU的实例,我得到了以下错误。
ValueError: CuDNNGRU is not compatible with GRU(reset_after=False)
如果使用CuDNNLSTM,也会出现类似的错误。
ValueError: CuDNNLSTM is not compatible with LSTM(reset_after=False)
我需要对LSTM使用打包方法,对时间序列数据进行训练。我已经定义了模型库,并使用KerasRegressor链接到scikit learn。但是有损失:'KerasRegressor‘对象没有’AttributeError‘属性。我怎么才能修复它呢? 更新:我使用了Manoj Mohan的方法(在第一条评论中),并成功地完成了fit步骤。但是,当我将Manoj Mohan的类修改为TypeError时,问题就来了。 class MyKerasRegressor(KerasRegressor):
def fit(self, x, y, **kwargs):
x
当我尝试使用tensorflow.keras.layers.CuDNNLSTM或keras.layers.CuDNNLSTM时,我得到了以下错误: InvalidArgumentError: No OpKernel was registered to support Op 'CudnnRNN' used by {{node cu_dnnlstm/CudnnRNN}}with these attrs: [dropout=0, seed=0, T=DT_FLOAT, input_mode="linear_input", direction="unidire
我将一个一维Numpy数组输入到一个19个整数长度的CuDNNLSTM层。因此,我将输入形状设置为input_shape=(19 ),然而,当尝试训练模型时,它会给我以下错误。我可以看到它需要一个第三维的numpy数组,但不确定为什么
ValueError: Input 0 of layer cu_dnnlstm is incompatible with the layer:
expected ndim=3, found ndim=2. Full shape received: [None, 19]
我的模型的完整代码可以在这里看到,尽管问题在第一个输入层
model = Sequentia
我正在尝试做一个AutoEncoder,并被困在上面的错误。在上查看其他帖子没有帮助。
以下是完整的错误:
InvalidArgumentError: Can not squeeze dim[1], expected a dimension of 1, got 499
[[{{node metrics_12/acc/Squeeze}}]]
[[{{node ConstantFoldingCtrl/loss_12/time_distributed_6_loss/broadcast_weights/assert_broadcastable/AssertGuard/Switch_0}}]]
我可
我使用了一个AWS p3实例来使用GPU加速来训练以下模型:
x = CuDNNLSTM(128, return_sequences=True)(inputs)
x = Dropout(0.2)(x)
x = CuDNNLSTM(128, return_sequences=False)(x)
x = Dropout(0.2)(x)
predictions = Dense(1, activation='tanh')(x)
model = Model(inputs=inputs, outputs=predictions)
经过培训,我用Keras的save_model函数保存了模型
我正试着用tensorflow训练一个模特。我有一个定制的损失功能,并要求批量到1960年,但合适的似乎只是给我的损失功能一个价值在第一。我的损失函数处理洞批。代码:
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import math
import numpy as np
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.layers import Dropout
chunksize = 40
stepsize = 1961
x = t
当切换到双向层时,我的代码给出一个错误。该模型在使用标准LSTM层时有效。我得到的错误是:
File "<ipython-input-22-1e9000cb0bf6>", line 12, in <module>
model.build(input_shape)
ValueError: Input 0 is incompatible with layer bidirectional_11: expected ndim=3, found ndim=2
我的代码如下所示:
input_shape = (lengtharray,1)
model = Seque