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1
回答
keras.Model
中
输入
的
额外
维度
从何而来
?
python
、
tensorflow
output = layers.Activation('sigmoid')(nn) prediction = model.predict(actual_input) 为什么我不能直接使用actual_input = np.ones((20,20)) 编辑: 在docs
中
,它说明了有关批处理大小
的
内容
浏览 10
提问于2021-04-29
得票数 0
回答已采纳
1
回答
创建一堆重复
的
keras模型并绕过部分
输入
python
、
tensorflow
、
keras
我正在构建一个keras模型架构,在这个架构
中
,层
的
块被重复多次,具有共享权重。为此,我首先创建一个基本模型,然后重复这个基本模型。(input, out) model.summary() 现在我有了一个更特殊
的
情况,在这种情况下,
输入
维度
大于输出
维度
。
输入
数据由一个对应于输出
的
部分和一个“固定”部分组成。在模型
的
每次重复
中
,这个固定
的
部分应该是相同
的
。在这里
的
最
浏览 26
提问于2019-10-09
得票数 0
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1
回答
LSTM层值错误:尺寸必须相等
python
、
tensorflow
、
keras
、
lstm
我试图创建一个非常简单
的
2层LSTM模型,用于顺序预测。
输入
数据形状为2D。我想填充我
的
输入
,但我不知道如何做,所以我手动填充我
的
输入
数据。这就是为什么pad_inputs被注释掉
的
原因。return_sequences=True, name='lstm_2')(l2)outputs = Dense(n_out)(l4) model =
keras.Model
浏览 2
提问于2022-01-15
得票数 1
1
回答
在Keras中使用部分VGG19层和TimeDistributed层
python
、
tensorflow
、
keras
、
keras-layer
我想使用经过训练
的
VGG19模型
的
前9层与TimeDistributed层相结合。但我得到了一个InvalidArgumentError。vgg.outputs = [vgg.layers[9].output] img_features = vgg(img)h2 = keras.layers.wrappers.TimeDistributed(vggmodel)(inp
浏览 0
提问于2018-07-10
得票数 2
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1
回答
为什么Conv2D似乎只在一维
中
执行?
python
、
tensorflow
、
keras
、
conv-neural-network
我想了解Tensorflow是怎么工作
的
。我让这段代码试图在一个大小为5,5
的
输入
图像上执行2D卷积。但它似乎只是在一维而不是二维上进行卷积。kY,kX), strides=1, padding="same", activation='linear',weights=[kernel,bias])(i)#l_conv2d(i) model =
keras.Model
浏览 0
提问于2021-03-27
得票数 1
回答已采纳
2
回答
Keras
中
LSTM层
的
输入
维数
tensorflow
、
keras
、
rank
、
dimension
3]).reshape((1, 3, 1)) y = keras.layers.LSTM(10)(x)如上所述,
输入
数据形状为(1, 3, 1),
输入
层
中
的
实际
输入
形状为(3, 1)。我对这个
维度
的
不一致感到有点困惑。如果在
输入
浏览 0
提问于2019-09-07
得票数 0
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1
回答
为什么可训练参数不被认为是正确
的
?
deep-learning
、
tensorflow
、
cnn
、
convolutional-neural-network
、
inceptionresnetv2
我已经测试过"ResNet“块,它运行得很好,但是当我在模型类
中
调用它时,它不知何故不能正常工作?这与模型
的
定义有关吗?📷 📷
浏览 0
提问于2021-05-29
得票数 0
1
回答
TensorFlow自定义模型拟合
python
、
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
我需要这样
的
自定义训练算法:我不希望我
的
模型在定制模型
中
,而只是训练算法。class CustomModel(
keras.Model
): super().
浏览 1
提问于2022-01-27
得票数 1
回答已采纳
1
回答
为预测单个视频游戏比赛结果
的
神经网络选择层类型
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
neural-network
它们存储在我
的
trainY (600,1,1)和testY (56,1,1) numpy数组
中
。 我想使用其他88列作为预测比赛结果
的
指标。在我现在所在
的
神经网络课程
中
,我们主要使用了线性,卷积,池化和丢失层。) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='Adam', metrics=['accuracy']) 模型编译得很好,但是我遇到了我
的
输入</em
浏览 7
提问于2020-04-26
得票数 1
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1
回答
将
维度
映射到事实表时出错
iccube
我正在尝试部署一个包含Cube
的
架构,其中包含一个事实表,其中我将日期
维度
映射到一个日期字段。我还有一个
维度
ComptaCompte,表示与相应字段链接
的
银行帐户。我对日期
的
映射很好,结果和预期
的
一样。622003' in dimension 'ComptaCompte' and level 'ComptaCompteNum' - fact key column(s) = 'numCompte' 我检查了我
的<
浏览 1
提问于2017-11-07
得票数 1
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2
回答
自定义频道分组
google-data-studio
使用此代码创建自定义通道分组,但它包含一个
额外
维度
,该
维度
未命名,但具有时间序列上
的
数据值CASE END 我希望看到直接、有机搜索、推荐和付费搜索作为我
的
时间序列上
的
唯一数据值,但我看到了所有这些数据值,然后在时间
浏览 17
提问于2019-07-25
得票数 0
2
回答
尝试将'shape‘转换为张量,但失败
python
、
tensorflow
、
keras
我正在尝试使用预训练
的
嵌入作为神经网络
中
的
一层,但不能完全让它工作。我得到
的
错误是在重塑图层
中
: Tried to convert 'shape' to a tensor and failed.
浏览 7
提问于2021-11-30
得票数 0
1
回答
列车时张量形状
的
提取--流动
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
deep-learning
你如何在训练时得到张量
的
“实际”形状?例如,换句话说,在训练时,我得到一个类似于(None, 64)
的
形状,其中None表示张量
的
第一个
维度
是
输入
大小
的
动态w.r.t,而64是第二个
维度
的
示例值我假设在训练时,框架知道这个张量
的
“实际”大小,所以我想知道如何/如果我能够得到张量
的
实际大小,其中None被计算到列车/测试/eval数据
浏览 1
提问于2021-11-24
得票数 0
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1
回答
Keras Functional API嵌入层输出到LSTM
python
、
tensorflow
、
keras
、
lstm
、
embedding
在将嵌入层
的
输出传递给LSTM层时,我遇到了一个我无法识别的ValueError。我
的
模型是: def lstm_mod(self, n_cells,batch_size): input = tf.keras.Input((self.n_seq, self.n_featuresFull shape received: [None, 128, 7, 128] 假设传递给模型
输入
和嵌入层
的
维度
通过模型
的
参数是一致
的
,我对此感到困惑。任何指导都是值得感谢<em
浏览 17
提问于2021-04-23
得票数 1
1
回答
在cnn之后连接递归层,tf.expand_dims做了什么?
python
、
tensorflow
、
keras
、
conv-neural-network
、
recurrent-neural-network
我认为在递归层之前使用卷积层可以解决我
的
问题。但是,使用紧跟在卷积或密集层之后
的
递归层存在一个问题,导致tensorflow给出以下错误。它看起来工作正常,但是,我想确定我
的
模型工作正常。尽管看了相关文档,我还是不能理解expand_dims()是如何使模型工作
的
。
浏览 19
提问于2019-04-15
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何消除暗射线
的
虚拟尺寸?
python
、
numpy
如何消除python numpy ndarray
中
的
虚拟
维度
?然后如何消除'0‘维数,使A.shape = (1325,3)。
浏览 0
提问于2018-04-12
得票数 1
回答已采纳
1
回答
在Keras自定义RNN单元
中
,
输入
和输出
的
维度
是什么?
keras
、
recurrent-neural-network
、
tf.keras
自定义单元格接受(
输入
、状态)并生成(输出、状态)。我相信
输入
是张量,状态是张量
的
列表。从与错误信息
的
斗争中看,张量似乎带有一个
额外
的
维度
,但我不确定在RNN
的
上下文中会是什么。另一个
维度
是为了什么?预期
的
输出大小/形状是什么? 顺便说一下我用
的
是Tensorflow后端。
浏览 0
提问于2019-04-08
得票数 0
1
回答
keras分类问题,model.fit命令
中
的
错误
tensorflow
、
keras
、
classification
“我想通过
keras.model
解决一个分类问题,但是在运行model.fit之后,我遇到了一个
维度
错误。model.fit(X_train, y_train, batch_size=128, epochs=15, validation_split=0.3)ValueError:在用户代码
中
:ValueError: sequential_1层
的
输入
0与图层::预期
的
min_ndim=3,found ndim=2不兼容。
浏览 4
提问于2020-09-03
得票数 0
回答已采纳
2
回答
将项目尺寸存储在表
中
的
最佳方法?
c#
、
sql-server
、
asp.net-mvc
public int height {get;set;} public int weight {get;set;} 第一个问题是,在数据库
中
存储这些
维度
的
最佳值类型应该是什么在用户界面上,用户可以选择
输入
详细信息
的
维度
类型。例如,他们可能选择
输入
厘米或英寸。对于体重,他们可能选择进入公斤gr或石头等。处理这个问题最好
的
办法是什么?理想情况下,我只存储一个值,而不是为每个不同
维度<
浏览 4
提问于2013-12-05
得票数 0
回答已采纳
1
回答
我可以将维数为[N]
的
数组更改为[None,N]吗?
python-3.x
、
tensorflow
我正在尝试将数据
输入
到tensorflow
中
的
模型
中
。我有一个大小为N
的
输入
向量,但为了让tf.matmul(X,权重‘h1’)工作,我需要将数据
的
形状设置为(None,N)。假设我有两个大小为N
的
数组(在我
的
例子
中
N= 1000),分别对应于
输入
和输出(分别为X和Y)。
输入
/输出数据已经分别定义为x和y。我已经在下面发布了我
的
部分代码: num_inp
浏览 5
提问于2019-02-02
得票数 0
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