在Francois的“用Python进行深度学习”一书中,我发现了一段输入形状为784,单元为32的代码。
我在想他们会有什么不同。
下面是确切的代码:
from keras import layers
from keras import models
model = models.Sequential()
model.add(layers.Dense(32, input_shape = 784))
model.add(layers.Dense(32))
我正在尝试实现一个带有LSTM层的去噪自动编码器。架构紧随其后。
FC layer -> FC layer -> LSTM cell -> FC layer -> FC layer.
我不能理解我的输入维度应该如何实现这个架构?
我尝试了以下代码
batch_size = 1
model = Sequential()
model.add(Dense(5, input_shape=(1,)))
model.add(Dense(10))
model.add(LSTM(32))
model.add(Dropout(0.3))
model.add(Dense(5))
model
我已经创建了下面的ANN,有2个完全连接的层和一个递归。然而,在运行它时,我得到了错误:Exception: Input 0 is incompatible with layer lstm_11: expected ndim=3, found ndim=2,为什么会发生这种情况?
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from sklearn.cross_validation import train_test_split
import numpy
from sklearn.preprocessin
我正在尝试对属于10个类的一些图片数据训练一个简单的模型。图像是黑白格式(不是灰度),我使用image_dataset_from_directory将数据导入到python中,并将其拆分成验证/训练集。我的代码如下: 我的导入 import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import os
import PIL
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras.m
我用几分训练这个简单的网络,但它不能训练。模型看起来不错,但是在训练时,它会引发一个关于训练数据集维度的ValueError。有人能帮忙吗?提前谢谢。
守则是;
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LocallyConnected1D
# Generate random training data
X_train = np.random.rand(1000, 100, 1)
y_train = np.random.randint(0, 10, size=(
对于这个玩具模型:
from keras.layers import Input, Dense, Reshape
from keras.models import Model
# this is the size of our encoded representations
compression = 10
input_img = Input(shape=(28,28, ), name= "28x28")
encoded = Dense(int(np.floor(28*28/compression)), activation='relu',
我一直在尝试实现一个基于LSTM的分类器来分类分解语音。我用13个mfcc创建了特征向量。对于给定的文件,二维向量为99,13。在遵循mnist_irnn示例后,我可以设置单层RNN来分类我的语音文件。但是现在我想给网络添加更多的层。因此,我一直试图用两个LSTM层和softmax层作为输出层来实现网络。在浏览了大量文章之后,我可以如下所示建立网络,在模型构建期间它不会抛出任何异常。
from __future__ import print_function
import numpy as np
from keras.optimizers import SGD
from keras.util
我使用二进制交叉熵将电影评论分为正反两类。因此,当我试图用tensorflow估计器包装我的keras模型时,我得到了一个错误:
Tensorflow estimator ValueError: logits and labels must have the same shape ((?, 1) vs (?,))
我使用sigmoid激活作为我的最后一层,我想我在这里遗漏了一些琐碎的东西。有什么帮助吗?
from tensorflow import keras
import tensorflow as tf
print("Tensorflow {} loaded".format
我正在尝试了解神经网络架构是如何工作的。我一直在阅读一些文档,但对输入/输出形状感到困惑。
在我的示例中,我尝试执行以下操作。假设我的输入总是(20,15,15)。其中存在深度为20的矩阵,每个输入具有15行×15个cols。基本上,批处理中的每个输入都将是3d输入。我希望有一个深度为6的矩阵输出,每个矩阵有15行x 15个字节。这也是一个3d输出。
上面链接中的问题/答案对于他正在寻找的东西是有意义的,但我似乎无法让它符合我的要求。当然,神经网络可以比下面的更深入,但我现在只是试图掌握其中的逻辑。
from keras.models import Sequential
from keras
我是机器学习的初学者。我正在使用从kaggle下载的mnist数据集。在教程的帮助下,我正在制作这个非常第一个项目。但是我正面临着这个我无法解决的问题。请帮帮忙。下面是。
import keras
import keras.preprocessing
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.models import Sequential
import pandas as pd
from keras.layers import Dense
from keras.optimizers import SGD
fr
我正在学习使用keras和tensorflow深入学习python。我正在使用来自imagenet数据集的efficientnetb0。我已经划分了训练和测试集,并执行了一个热编码。我有17个文件夹或图像分类。
effnet = EfficientNetB0(weights='imagenet',include_top=False,input_shape=(image_size,image_size,3))
model = effnet.output
model = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(model)
model =
我尝试制作一个卷积神经网络,以便对狗和猫进行分类。我在标题中提到了错误。 根据我的搜索,一些人说这个错误属于tensorflow和keras库的不同版本,另一些人说这是一个语法错误。我会在这里留下我的代码,告诉我我在哪里犯了错误。 #IMPORTING LIBRARIES
import tensorflow as tf
import pandas as pd
import keras
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
#IMAGE DATA PREPROCESSING
#preprocessing the
我在分析维迪亚跟踪。
我很难想象平面层和密集层之间的连接,它有两个节点,输入维数为50。这是一个二进制分类问题,所以我理解了两个节点。然而,是什么决定了输入维度?我们也可以省略这个参数,在这种情况下,对于这个密集的层,只需要训练较少的权重?
import os
import numpy as np
import pandas as pd
import scipy
import sklearn
import keras
from keras.models import Sequential
import cv2
from skimage import io
%matplotlib inline
根据Keras中的shared layers documentation,可以创建一个共享层,并使用不同的输入形状实例化它。它给出了一个Conv2D共享层的示例,如下所示: a = Input(shape=(32, 32, 3))
b = Input(shape=(64, 64, 3))
conv = Conv2D(16, (3, 3), padding='same')
conved_a = conv(a)
# Only one input so far, the following will work:
assert conv.input_shape == (None,
x有shape=(33,10000,1),y有shape=(33,10000)。但是当我运行代码时,弹出了这个错误:
ValueError: Error when checking input: expected lstm_40_input to have shape (1, 10000) but got array with shape (10000, 1)
我曾尝试更改lstm层中的input_shape=(10000,1),但随后出现此错误:
ValueError: Error when checking target: expected dense_39 to have shape (
我做了一个小的概念证明,以了解Keras中的稠密层是否支持掩蔽。以下是我的代码:-
import keras
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense,Masking,Flatten
import numpy as np
input_shape = (125,)
model = Sequential()
model.add(Masking(mask_value=-1,input_shape=input_shape))
model.add(Dense(16,
我想使用keras.applications.resnet50来训练一个Resnet来解决两个类的问题,使用以下设置:
from keras.layers import Dropout, Flatten, Dense
from keras.applications.resnet50 import ResNet50
from keras.models import Model
resNet = ResNet50(include_top=False, weights=None)
y = resNet.output
y = Flatten()(y)
y = Dense(2, activation=