1回答
我试图理解如何将tensorflow的Dataset用于简单的回归模型，而不是使用单独的np.array来训练输入和输出。下面是一个简单的独立示例： import tensorflow as tfX_train_set = np.random.random~/virtualEnv/py3_TF23/lib/python3.6/site
浏览 27提问于2020-11-04得票数 1
回答已采纳
我尝试创建一个神经网络，有两个特定大小的输入(这里是四个)和一个大小相同的输出(也就是四个)。不幸的是，在运行我的代码时，我总是得到这样的错误：我使用的是T
浏览 21提问于2020-02-18得票数 0
回答已采纳
1回答
我试图用tensorflow实现一个卷积神经网络来对文本进行分类。我已经找到了一些已实现的模型，尤其是两个实现：然而，它们在架构上似乎有根本的不同。第一个模型使用与输入数据并行的卷积，而第二个模型以顺序方式使用卷积。我把这两种模型形象化为拉伸板：
首先是平行卷积。在卷积后，结果被连在一起，用一个完全连接的层产生输出。序<em
浏览 0提问于2017-06-13得票数 1
回答已采纳
模型.(X_train，y_train，validation_data=(X_test，y_test)，epochs=10，verbose=2)
在上面的代码行中，模型是一个具有层的序贯keras模型，并被编译参数validaiton_data的用途是什么。该模型将对X_train和y_train数据进行培训。因此，在y_train的基础上，对参数进行调整，进行反向传播。validation_data的</e
浏览 0提问于2020-05-08得票数 0
回答已采纳
1回答
我试图用functional重写一个顺序模型，但是当我这样做的时候，使用functional创建的模型在fit()阶段的精度很低，而且在历次周期之间的精度也没有提高。在阅读了一些关于提供类似结果的开发模型之后，我设置了种子值如下，但仍然没有运气；np.random.seed(2017)
output = Activation
浏览 0提问于2018-08-01得票数 2
📷我使用keras的代码如下：(X_val,y_val), verbose=1,callbacks=callbacks)
我尝试了不同的架构
浏览 0提问于2019-05-24得票数 1
我想要建立一个模型，目的是推断一个未知的范畴变量y \in \{1,2,..., K\}的真实值。我们有一个数据集(X,y): \mathbb{R}^d\rightarrow \{1,2,..., K\}，我们可以训练一个分类器，给出d-dimensional数据，X，并估计输出y。现在，问题是:我如何建立一个模型来使用这些估计(\hat{y}^1, \hat{y}^2, ..., \hat{y}^T)，并随着时间的推移提高我对真实y的</em
浏览 0提问于2019-11-08得票数 3
基本上，我有两个模型要按顺序运行。然而，第一个是以对象为基础的模型，第二个是在TF1.x中训练的，后者保存为基于名称的 ckpt。这里的基本冲突是，在tf.compat.v1模式中，我必须使用disable_eager_execution来运行该模式，而另一个模型则需要急切的执行(否则执行速度会慢2.5倍)。我试图找到一种将TF1 ckpt转换为基于对象的TF2模型的方法，但我不认为这是一种简单<e
浏览 1提问于2021-03-18得票数 0
回答已采纳
1回答
我对Keras的顺序模型有一些疑问。如果我提出问题的方式有任何问题，请告诉我，我会非常乐意修复它，使它符合社区指南。我的三个数据输入代表了结构设计的三个不同的参数。这被认为是顺序数据，对吗？
我目前的<
浏览 0提问于2022-02-07得票数 0
回答已采纳
嗨，我用序贯法用keras写了AlexNet。我想知道是否以及如何加载imagenet权重来训练模型？
目前，我正在为每个层使用randomNormal内核初始化。但是我想使用imagenet的权重进行训练。我把权重作为H5文件。谁也能给出一个示例代码吗？
浏览 2提问于2019-11-07得票数 2
回答已采纳
1回答
评估推荐系统的方法主要有三种:离线、在线和用户研究。在大多数学术论文中，采用离线评估来表明以下改进：他们在训练数据集上训练模型。他们在测试数据集上对它们进行评估。
然而，对于大多数非序贯推荐工作，数据集分割似乎是随机的，没有考虑记录的时序顺序。我认为这可能会造成高估<e
浏览 0提问于2019-10-09得票数 1
1回答
我使用顺序模型，因为在我的实际数据中，顺序很重要。所以我用一个非常简单的问题来测试。keras模型应该找到每个4元素数组的元素之和，并返回结果的数组。在我的结果中保持同样的低精度。import numpy as np
from tensorflow imp
浏览 1提问于2021-01-11得票数 0
回答已采纳
因此，我用以下代码构建了神经网络：tf_model.add(tf.keras.layers.LSTMtf_model.add(tf.keras.layers.Dense(1, activation='linear'))我的训练集的形状如下：
>&g
浏览 2提问于2020-05-02得票数 2
回答已采纳
1回答
采取的步骤太长，无法完成
、、、
我试图训练一个模型，在我看来，与其他数据集相比，它花费的时间太长了，因为要完成一步大约需要9步。我认为问题在于数据集没有存储在ram上，但我不确定这一点。target_size=(200, 200),batch_size=32, class_mode="binary")
型号：
序贯模型(x, steps_per_epoch=3
浏览 0提问于2019-01-01得票数 1
1回答
我有一个关于创建一个部分加载权重的深度神经网络的问题。假设我构建了一个模型，如下所示(假设为模型指定了一系列层)： model = models.Model(inputs, x, name=model_name) 然后，我加载模型的权重。model.load_weights(weights) 我接下来要做的是向我刚刚创建的深度网络模型添加额外的层，将相应的权重初始化为随机值。 我不知道怎样做才是正确
浏览 35提问于2020-10-05得票数 0
回答已采纳
我不知道引导业务流程的二进制分类问题是否真的是二进制问题。正如您所看到的，指导意味着影响业务流程的结果。因此，地面真相数据将与没有模型的情况不同。标签0的预测反馈标签实际上是
0表示预测值为0(正常结果)
浏览 0提问于2017-02-15得票数 3
1回答
序贯模型中层的附加参数
、、、、
我正在尝试在序列模型中使用一个新的层，但是，该层需要一些额外的输入。当模型不是连续的时。该模型类似于H = Dropout(0.5)(X_in)batch_size = 5我还尝试创建输入序列
浏览 1提问于2018-02-10得票数 2
回答已采纳
1回答
我使用python request.post()将数据发送到远程数据库。如何使用python使用不同的数据在同一个URL上发送多个请求(大约20-30)？另外，序贯在这种情况下是否可以正常工作，还是需要并行地进行请求？
浏览 2提问于2014-07-12得票数 2
回答已采纳
1回答
这样做的目的是跟踪图像数据集中的一些特性。我正在Matlab上使用mexopenCV，算法的基本原理是：2.Filtering matches using RANSAC
图
浏览 4提问于2015-06-17得票数 2
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
腾讯会议
对象存储
云直播活动推荐
腾讯云开发者
