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沙龙
2
回答
会话外观,它属于
Model
层
还是Controller
层
?
、
、
业务规则之一是记录哪些员工执行哪些操作,并且当前代码将整个会话外观传递到服务(模型
层
)中。Thx
浏览 0
提问于2011-04-13
得票数 1
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1
回答
使用Pytorch中的预训练模型进行语义分割,然后使用我们自己的数据集仅训练完全连接的图层
、
我的目标是只用我自己的数据训练FC
层
。在Pytorch中如何在不使用OOP或如此多的.py文件使代码复杂化的情况下实现这一点。
浏览 27
提问于2019-12-13
得票数 0
1
回答
解包tf.keras.
Model
层
、
、
tensorflow as tf inputs = tf.keras.layers.Input(shape=input_shape)stack = tf.keras.
Model
(inputs=base_
model
.input, outputs=[hidden_layer], name= tf.keras.
Model
(inputs, x)
model
.s
浏览 4
提问于2020-02-14
得票数 0
1
回答
有多少个隐藏
层
?
、
、
model
= Sequential()
model
.add(Activation('relu'))
model
.add(Dense(64))
model
.add,
model
.add(C
浏览 22
提问于2021-08-18
得票数 0
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1
回答
共有5
层
,4
层
隐藏
层
和1
层
输出
层
。我的理解对吗?
即N
层
神经网络通常有N
层
隐
层
和1
层
输出
层
.
model
.add(Dense(100, activation='relu'))
model
.add(Dense(50, activation='rel
浏览 1
提问于2020-03-28
得票数 0
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1
回答
如何在使用functional初始化网络后更改网络?
、
、
、
、
使用functional创建网络时:然后用
model
=
Model
(input=..., output=...)如果我想在事后更改
层
,我能做什么?如果我.pop(),然后.append()一个新
层
,什么都不会改变-输出保持不变。我认为这是因为产出仍然是事先确定的。确切的问题是:我加载了一个经过预先训练的AlexNet,其中包含了它的权重,但是我想重新训练最后一个Dense
层
,用于8个类的分类任务,而
浏览 4
提问于2016-06-27
得票数 4
回答已采纳
3
回答
在角膜中添加lstm
层
后的全连通
层
、
、
在keras中,我知道要创建这样一种LSTM
层
,我应该编写以下代码。
model
= Sequential()4是每个LSTM单元的输出大小。但我不知道该如何添加致密
层
,从LSTM细胞中获取所有信息,并输出多个神经元。我甚至不知道这是否可能。我很感谢你的帮助。
浏览 1
提问于2019-03-31
得票数 0
回答已采纳
2
回答
从顺序Keras模型中保存特定
层
、
、
、
当我使用
model
.predict时,我希望它从特定
层
(Dense256)导出数组,而不是输出。这是我目前的模式:
model
.add(Dense(4096, input_dim = x.shape[1], activation = 'relu'))
model
.add(Dense(1024, activation=
浏览 0
提问于2018-12-10
得票数 2
回答已采纳
2
回答
Keras输入
层
、
在我的模型中添加LSTM
层
之前,我不确定是否需要添加一个密集的输入
层
。例如,使用以下模式:
model
= Sequential()
model
.add(Dense(5, activation="linear")) LSTM
层
是输入
层
,密集
层
是输出
层<
浏览 2
提问于2020-11-20
得票数 0
回答已采纳
2
回答
权重从一个模型转移到另一个具有不同
层
体系结构的模型
、
我有一个有三
层
的CNN网络,在对模型进行拟合后,权重保存在磁盘上。第二次我加载权重,但这一次模型增加了一个
层
。因此,它现在是4
层
网络。是否可以使用不同的架构传输模型权重?如果是,那么是如何实现的?对于我来说,它显示了错误:“你正试图将一个包含3
层
的权重文件加载到一个有4
层
的模型中”。 提前感谢!
浏览 1
提问于2018-03-20
得票数 5
2
回答
加载.hdf5模型时出现问题(ValueError:未知
层
: FixedBatchNormalization)
、
下面是我的代码:keras.models.load_
model
('./
model
_frcnn.hdf5')Traceback (most recent call last): File "/home/qendrim/anaconda3
浏览 1
提问于2019-11-13
得票数 0
1
回答
在添加我自己的致密
层
后,vgg16模型的可训练参数发生了变化
、
、
、
、
vgg16_
model
= tf.keras.applications.vgg16.VGG16()
model
=顺序() 对于vgg16_
model
.layer中的
层
:-1
model
.add(layer)
model
.summary() #去掉最后一
层
致密
层
? 对于
model
.layers中的
层
: layer.trainable=False #for transfer learning i
浏览 28
提问于2021-01-10
得票数 0
1
回答
AttributeError:尝试使用“”
Model
“”时,“”Tensor“”对象没有属性“”input“”
、
、
当我在Keras中使用'
model
‘模型时,我得到了这个错误。= concatenate([
model
.output, modelb.output], axis=1) merged_
model
= TimeDistributed(Dense(vocab_size))(merged_
model
) final_
mode
浏览 2
提问于2020-08-25
得票数 0
2
回答
辍学
层
是否仍在冻结的Keras模型(即trainable=False)中活动?
、
、
、
、
我有两个受过训练的模型(
model
_A和
model
_B),它们都有辍学
层
。我已经冻结了
model
_A和
model
_B,并将它们合并到一个新的密集
层
中,以获得
model
_AB (但我还没有删除
model
_A和
model
_B的下拉
层
)。除了增加的密集
层
之外,
model
_AB的重量是不可训练的。 现在我的问题是:当我训练
model
_A和
model
_B时
浏览 0
提问于2019-08-15
得票数 3
回答已采纳
1
回答
有没有办法在Keras中输出网络值?
、
、
、
我在用Keras做一些深度学习的东西。我在预测步骤中有一个关于网络状态的问题。
浏览 0
提问于2018-01-25
得票数 0
回答已采纳
1
回答
使用共享
层
保存keras模型
我有两个具有共享
层
的keras模型,我希望将它们的权重保存在hd5文件中。如果我单独保存两个模型,我认为使用两倍的磁盘空间将共享
层
保存两次。如何将其保存在唯一的文件中? 谢谢!!
浏览 10
提问于2018-12-26
得票数 8
回答已采纳
1
回答
如何在输入
层
和"
Model
as layer“之间放置
层
?
、
、
、
、
efnet.layers:# ... any number of layers ...img = Dropout(0.2)(img)x = Dense(1)(x)
model
=
Model
(inputs=img, outputs=x)
浏览 21
提问于2020-04-22
得票数 0
2
回答
关于层数的Keras混淆
、
、
、
、
我对Keras模型中使用的
层
的数量感到有点困惑。在这个问题上,文档相当不透明。
model</
浏览 8
提问于2017-07-26
得票数 31
回答已采纳
1
回答
Keras -从序列到函数API的转换
、
、
、
、
它向您展示了如何构建跳过图模型体系结构的步骤,由于使用了来自keras.layers的合并
层
,所以似乎不推荐使用这个步骤。我试图将他的代码(在Keras的顺序API中实现)转换为Functional,用keras.layers.Dot层替换它来解决合并
层
的不推荐问题。') 但是,在执行时,将返回以下错误: ValueError:调用Layer dot_5时,输入不是符号张量。接收类型:.全输入
浏览 1
提问于2018-10-10
得票数 3
回答已采纳
1
回答
在keras中增加(预训练/非训练)神经网络中间层后训练softmax
层
、
、
、
首先是从头开始(
model
1),其次是微调一个预先训练过的模型(
model
2)。(pool_size=(2, 2)))
model
1.add(Flatten())我想知道:如何在一些中间层之后添加softmax
层
(
model
1.add(Dense(10, act
浏览 0
提问于2018-08-06
得票数 2
回答已采纳
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