Keras Debug:ValueError: Error when checking target: expected dense_1to have shape (None, 84，) but go

我有一个基于 Keras 的简单 LSTM 模型 X train X test Y train Y test train test split input labels test size 0 2 random state i 10 X t

我按照以下步骤 大致 使用 Keras 库训练了一个情感分类器模型 使用 Tokenizer 对象 类将文本语料库转换为序列 使用 model fit 方法构建模型 评估这个模型 现在 为了使用此模型进行评分 我可以将模型保存到文件中并从文

我正在尝试构建一个小型 LSTM 它可以通过在现有 Python 代码上进行训练来学习编写代码 即使是垃圾代码 我已将数百个文件中的数千行代码连接到一个文件中 每个文件以

在 Keras 中实现自定义损失函数时 我需要tf Variable与我的输入数据的批量大小的形状 y true y pred def custom loss y true y pred counter tf Variable tf zer

After import tensorflow kera backend as K 有什么区别tf multiply and 同样 有什么区别K pow x 1 and 1 x 我根据其他一些代码编写了以下自定义指标函数的代码 def di

我目前正在尝试重新创建 Unet 在需要合并两层输出的 上卷积 部分 我得到了提到的错误 类型错误 init 获得参数 轴 的多个值 喀拉斯版本 2 0 6 张量流 GPU 1 2 1 代码片段 import gzip import os

我在加载张量流插件库时收到此错误 import tensorflow addons as tfa ImportError cannot import name keras tensor from tensorflow python kera

这是我的代码 model Sequential model add Dense 50 input dim 33 init uniform activation relu for u in range 3 how to efficiently

这里我尝试在图像分类上运行 CNN 模型 这是批量大小和 13 个标签 Image batch shape 32 32 32 3 Label batch shape 32 13 Watch Back Watch Chargers Watch

尝试使用 anaconda 环境导入在 Tensorflow 2 3 0 上运行的 tf agents environments 时出现此错误 尝试重新安装tensorflow 仍然出现同样的错误 以管理员身份运行 jupyter 笔记本

我正在尝试计算模型所做的预测的微 F 测量 我使用带有 Keras 和 Tensorflow 的 word2vec 矢量来训练模型 我使用 scikit 库来计算 mirco F 度量 但该函数会抛出此消息 ValueError Class

在 LSTM 的 keras 示例中 用于对 IMDB 序列数据进行建模 https github com fchollet keras blob master examples imdb lstm py https github com

我正在尝试实现这个描述以及我所做的 我生成了形状的 uni gram bi gram tri gram 15 512 使用填充 然后对于每个单词 我连接三个特征向量 3 512 然后我向他们申请 Globalmaxpooling1D 我不知

我在 keras 中使用预先训练的模型 最终将类索引预测为一些整数值 但我似乎不明白如何打印这些类的名称 我使用的模型是 ResNet 50 看一下https martin thoma com image classification ht

我有一个复杂的 keras 模型 其中一层是自定义预训练层 需要 int32 作为输入 该模型作为继承自 Model 的类实现 其实现如下 class MyModel tf keras models Model def init self

这是我的代码 cnn input Input shape cnn max length emb output Embedding num chars 1 output dim 32 input length cnn max length t

我在运行 Ubuntu 14 04 的 PC 上安装了 pycharm 2016 1 4 我已经使用安装了 Keras 一个 Python 包 pip install keras和 PyCharmcan找到它before 但它cannot找

我得到了 Classification metrics can t handle a mix of multilabel indicator and multiclass targets 当我尝试使用混淆矩阵时出错 我正在做我的第一个深度学

我将每个数据点存储在 npy 文件中 其中shape 1024 7 8 我想通过类似的方式将它们加载到 Keras 模型中ImageDataGenerator 所以我编写并尝试了不同的自定义生成器 但它们都不起作用 这是我改编的一个this

我正在使用一个大数据集 所以我尝试使用 train on batch 或适合 epoch 1 model Sequential model add LSTM size input shape input shape return seque