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1
回答
keras
模型
在
包装
后
没有
显示
所有
层
keras
、
model
、
lstm
、
layer
我有一个cnn
模型
(叫做cnn_model)。我按时间分布
包装
模型
以处理序列。新
模型
被称为lstm_model。为什么我看不到lstm_model内部的cnn
层
?NUM_EVENTS, activation="sigmoid"))(x) lstm_model = Model([image_frames], outputs) lstm_model.summary()只
显示
5
层
,其中
没有
所有
的cnn_model
浏览 35
提问于2020-02-02
得票数 0
1
回答
tensorflow角迁移学习
模型
研究综述
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
、
keras-layer
、
transfer-learning
我接受输入,使用Lambda
层
进行预处理,然后将预处理
后
的输入输入到MobileNetV2中,然后添加密集
层
并对其进行训练。训练、推理等实际上是按预期工作的。tensorflow.python.
keras
.engine.functional.Functional类型的一个
层
。如果我打印这个
层
的摘要,我得到
模型
的
所有
内部
层
。我有一个用于自动GradCam可视化的脚本,它查找
模型
的最后一个Conv
层
。如
浏览 2
提问于2022-02-10
得票数 0
1
回答
如何在
keras
模型
中使用tf操作
python
、
tensorflow
、
keras
、
matrix-multiplication
、
attributeerror
我试图
在
keras
模型
中使用tensorflow操作,我对其机制和Lambda
层
对tf张量的作用感到相当困惑。所以这是可行的:s=
keras
.layers.Lambda(lambdax: tf.transpose(tf.transpose(x)))(a) model =
keras
.models.Mode
浏览 17
提问于2017-12-18
得票数 3
1
回答
Keras
模型
中的Tensorflow op
python
、
tensorflow
、
deep-learning
、
keras
我正尝试
在
Keras
模型
中使用tensorflow操作。我之前试图用Lambda
层
包装
它,但我认为这会禁用该
层
的反向传播。更具体地说,我正在尝试
在
Keras
模型
中使用来自的
层
,而不是将其移植到
Keras
层
(我希望稍后部署到tensorflow )。我可以以共享库的形式编译这些
层
,并将它们加载到python中。这给了我tensorflow操作,但我不知道如何将其组合
浏览 5
提问于2017-07-13
得票数 4
回答已采纳
1
回答
装载重量角角LSTM不工作
keras
、
lstm
我正在尝试将权重从
Keras
1.0Model加载到我创建的
Keras
2.0
模型
中。我相信
模型
架构完全一样。我遇到的问题是load_weights()函数正在加载
所有
权重。当我从原始
模型
(通过load_model加载)和使用load_weights()从新
模型
打印到文本文件的权重时,后者缺少了许多条目,实际上是不同的。这也
显示
了自己作出预测的准确性较低。此问题仅发生在我的LSTM
层
中。嵌入
层
很细,致密
层</em
浏览 0
提问于2018-06-30
得票数 1
2
回答
loadFrozenModel是否意味着我无法访问
层
?
tensorflow.js
、
tensorflowjs-converter
我经常通过调用tf.loadModel('https://storage.googleapis.com/tfjs-models/tfjs/mobilenet_v1_0.25_128/model.json')来加载
模型
因此,我从tensorflowhub获得了我需要的版本,
在
tensorflow_converter上运行它,并得到了两个文件(.pb和file文件)。加载方式如下: const model = await tf.loadGraphModel(modelUrl);
浏览 0
提问于2019-03-01
得票数 0
1
回答
使用
Keras
回调的激活
层
参数调度程序
keras
、
tensorflow
我想训练一个具有自定义激活
层
的
keras
模型
。自定义激活
层
具有一个固定的不可压缩参数。 我想改变/设置这个不可训练的参数
在
模型
中的
所有
自定义激活
层
在
训练
后
的几个时期。如何使用
keras
回调来实现这一点?
浏览 0
提问于2020-12-02
得票数 3
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2
回答
如何使用PyTorch
在
预先训练的
模型
上添加新的
层
?(给出了
Keras
示例。)
python
、
keras
、
pytorch
、
vgg-net
、
pre-trained-model
我正在与
Keras
一起工作,并试图分析一些有意义的权重
层
和一些随机初始化
层
所建立的
模型
对精度的影响。喀拉斯:model =
keras
.applications.VGG19(include_top=False, weights="imagenet", input_shape=(img_width, img_height, 3))我加载VGG19预训
浏览 0
提问于2020-11-01
得票数 6
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1
回答
ValueError:未知
层
: QuantizeLayer
tensorflow
、
tensorflow2.0
在
使用tensorflow_model_optimization进行QAT训练
后
,跟随 tf.
keras
.models.load_model(
keras
_quantized_model_file)
浏览 3
提问于2020-09-30
得票数 2
1
回答
当tf操作用作输出时,
Keras
输出名称是不正确的。
tensorflow
、
keras
、
tensorflow-serving
在
Keras
模型
中,我无法正确设置输出名称。输入很容易命名。但是,输出(如果它们不是
keras
.Layer的实例)似乎
没有
将它们的名称正确地设置为
模型
中的输出名称。(inputs, outputs)
模型
摘要对于输入
层
有正确的名称,但是对于两个输出
层
都
没有
正确的名称,尽管这个名
浏览 5
提问于2022-06-01
得票数 1
3
回答
tf.
keras
.layers和tf.layers的区别是什么?
python
、
tensorflow
、
keras
tf.
keras
.layers和tf.layers的区别是什么? 它们都有Conv2d,它们提供不同的输出吗?如果将它们混合(类似于一个隐藏
层
中的tf.
keras
.layers.Conv2d,在下一个隐藏
层
中使用tf.layers.max_pooling2d),会有什么好处吗?
浏览 3
提问于2018-06-28
得票数 12
回答已采纳
1
回答
将神经网络分解为两个微服务
deep-learning
、
tensorflow
、
cnn
我有一个神经网络,它已经
在
本地训练,可以检测场景中的物体。但是我必须把神经网络分成两部分,比方说它有16
层
,我希望有一个微服务处理前8
层
,并将第8
层
的输出给下一个微服务,它从那里获取数据,然后继续第9
层
(第2
层
的第1
层
)。
浏览 0
提问于2019-02-22
得票数 1
1
回答
Tensorflow 2变量不可训练
python
、
tensorflow
、
keras
、
tensorflow2.0
、
tf.keras
我已经用tf2创建了一个简单的
模型
,它将输入'a‘乘以变量'b’(初始化为1),然后返回输出'c‘。然后我试着
在
简单的数据集a=1,c=5上训练它,我希望它学习b=5。import tensorflow as tfb = tf.Variable(1., trainable=True)model = Model(a,c) loss = tf.
keras</
浏览 19
提问于2020-02-04
得票数 1
1
回答
keras
模型
中图像列表中的TensorFlow数据集
python
、
tensorflow
、
keras
我试图了解如何读取本地图像,如何将它们用作TensorFlow ,并使用TF数据集训练
Keras
模型
。我跟踪TPU 。唯一不同的是,我想阅读我的一组图像,并对它们进行培训。
模型
trained_model。from
keras
import backend as K
Keras
试图确定输入的类型,因为它不是张量,所以它假设它是为什么
在
TF 中,
所有
东西都与tf数据集一起工作,我看不出它们
浏览 1
提问于2019-02-28
得票数 2
回答已采纳
3
回答
如何从
keras
模型
中删除
层
,以便用作创建另一个
模型
的基线
python
、
tensorflow
、
keras
、
google-aiy
我需要在
Keras
(
keras
.applications.VGG16)中使用一个经过预先训练的
模型
,作为从它的第一
层
创建另一个
模型
(用于进行转移学习)的基线。在这两种情况下,它似乎都有效,当我使用new_model.summary()时,它只
显示
VGG16
模型
的期望的第一
层
加上为自定义而添加的新
层
,但是当导出
模型
并编译tf时,编译器返回:
没有
足够的设备内存来运行
模型
这很奇怪,因为
浏览 6
提问于2020-08-01
得票数 1
回答已采纳
1
回答
关于
Keras
LSTM的输出
python
、
tensorflow
、
keras
、
neural-network
、
lstm
我使用
Keras
构建了一个LSTM体系结构。我的目标是映射长度29时间序列的浮标输入序列到长度29输出序列的浮点数。我正在尝试实施一种“多对多”的方法。我遵循实现了这样一个
模型
。我有多个数据点,并分别对
模型
进行训练。下面的代码是我如何构建
模型
的: # define model model.add(tf.
keras
.layers.LSTM(29, return_sequ
浏览 0
提问于2019-07-24
得票数 0
回答已采纳
2
回答
无法还原类TextVectorization的
层
-文本分类
python
、
tensorflow
、
keras
、
tensorflow2.0
、
text-classification
系统信息Google Colab 当我运行官方的tensorflow基本文本分类提供的示例时,
在
模型
保存之前,一切都会正常运行,但是当我加载
模型
时,它会给出这个错误。RuntimeError:无法恢复类TextVectorization的
层
。类TextVectorization的
层
要求将类提供给
模型
加载代码,方法是
在
类def上注册使用@
keras
.utils.register_
keras
_serializable的类,并将该文件包含在
浏览 4
提问于2020-11-28
得票数 3
1
回答
合并浅层和深层功能的
Keras
CNN
python
、
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
我有一个深层的函数式
keras
模型
(它不是一个顺序
模型
,请注意这一点很重要!),你可以
在
图片中看到橙色的东西。我还有一个更浅的功能
keras
模型
,它模拟了主干
模型
的最后几层,但使用了我的微调权重,以及一个不在主干
模型
中的额外输出
层
。您可以
在
图像中看到它作为较小的蓝色物体,并注意到它下面的附加
层
。我想要的是将backbone
模型
与head
模型
合并,这样我就拥有了ba
浏览 19
提问于2020-06-22
得票数 1
1
回答
LAmbda
层
可以有可训练的参数吗?
tensorflow
、
keras
、
tf.keras
我的问题是关于Lambda
层
的。据我所知,当使用lambda
层
时,它不能保持权重/可训练参数。但是
在
this example中,Lambda
层
仍然有可训练的参数(大约55k)。这是怎么回事?
浏览 13
提问于2019-10-08
得票数 1
1
回答
我是否以正确的方式
在
注意力
模型
中使用tf.math.reduce_sum?
python
、
keras
、
tensorflow2.0
、
attention-model
我试图
在
一个简单的双向lstm
模型
中使用描述的注意
模型
。但是,
在
添加注意
模型
之后,我得到了以下错误: y_pre
浏览 2
提问于2020-08-24
得票数 1
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