寻找选择Keras字嵌入层维数的准则。例如,在简化的电影评论分类代码中:
# NN layer params
MAX_LEN = 100 # Max length of a review text
VOCAB_SIZE = 10000 # Number of words in vocabulary
EMBEDDING_DIMS = 50 # Embedding dimension - number of components in word embedding vector
text_model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.
我正在尝试使用CNN模板来执行评级。
我有150节课。我的火车基地有19470列和1945年的列。它是一个包含0和1的矩阵。
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv1D
from keras.layers.advanced_activations import LeakyReLU
model = Sequential()
model.add(Conv1D(150,kernel_size=3,input_shape(19470,1945),activation='lin
是实体的链接文件。我想训练一个神经网络把每个实体表示成一个向量。附加是我的训练代码
import pandas as pd
import numpy as np
from numpy import array
from keras.preprocessing.text import one_hot
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from keras.models import Sequential
from keras.models import Model
from keras.layers import D
我正在工作一个多类文本分类使用keras 5类.这是清理、标记和填充后的数据的形状,这是最终的数据大小:
Training Data is: (1424,) and (1424,)
Validation Data is: (356,) and (356,)
Testing Data is: (445,) and (445,)
我用这个结构创建了模型,这个结构非常简单,我使用输入大小为1000,这是填充序列maxlen:
model = Sequential()
input_dim = training_sequences.shape[1]
model.add(Embeddin
我尝试了以下例子:
from keras.models import Sequential
from keras.layers import *
import numpy as np
x_train = np.random.random((30,50,50,3))
y_train = np.random.randint(2, size=(30,1))
model = Sequential()
#start from the first hidden layer, since the input is not actually a layer
#but
我使用RNN LSTM模型对人格类型进行分类。当我开始训练模型时,我得到了一个意想不到的指数错误。我尝试使用一些使用跟踪的解决方案,但是使用TF2.0没有关于这个问题的任何信息。
如果你想看一看,我会留下我的。
模型:
model = keras.Sequential()
model.add(keras.layers.Embedding(input_dim = 240, output_dim = 64)) # The maxlen of the training and validation data is 240.
model.add(keras.layers.Bidirectional(k
我已经在keras上训练了一个带有RNN的NLP模型来分类带有单词嵌入的tweet(斯坦福大学GloVe)作为一种特征选择方法。我想应用这个模型训练到新的推文提取。但是,当我试图将模型应用于新数据时,会出现此错误。
ValueError: Error when checking input: expected input_1 to have shape (22,) but got array with shape (51,)
然后我意识到被训练的模型期望输入有一个22输入向量(训练集tweets中最大的tweet长度)。另一方面,我想应用该模型的新数据集有一个51输入向量(新数据集tweets
我试着让LSTM模型继续运行,这是它最后一次停止运行。所有的编译都很好,直到我尝试适应网络。然后给出一个错误:
ValueError:检查目标时出错:期望dense_29具有三维,但得到形状为(672,1)的数组
我查看了各种文章,如和,但我不知道代码中有什么问题。
from keras import Sequential
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from sklearn.model_selection import train_test_split
from keras.models import
当我尝试用tf.keras.models.load_model()加载模型时,我得到了一个错误,并且得到了以下错误
ValueError: The mask that was passed in was tf.RaggedTensor(values=Tensor("Placeholder_2:0", shape=(None,), dtype=bool),
row_splits=Tensor("Placeholder_3:0", shape=(None,), dtype=int64))
and cannot be applied to RaggedTensor