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批量归一化,是还是否?
我使用 Tensorflow 1 14 0 和 Keras 2 2 4 以下代码实现了一个简单的神经网络 import numpy as np np random seed 1 import random random seed 2 imp
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Keras
neuralnetwork
batchnormalization
Native TF 与 Keras TF 性能比较
我使用本机和后端张量流创建了完全相同的网络 但在使用多个不同参数进行了多个小时的测试后 仍然无法弄清楚为什么 keras 优于本机张量流并产生更好 稍微但更好 的结果 Keras 是否实现了不同的权重初始化方法 或者执行除 tf train
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tensorflow
Keras
cuDNN
错误 - AttributeError:“DirectoryIterator”对象在 keras 的自动编码器设计中没有属性“ndim”
我是 Python 3 5 的新手 我正在尝试编写一个简单的自动编码器 它将在 60 张苹果图像的数据集上进行训练 并尝试重建根中给出的图像 我使用了以下代码 from keras layers import Input Dense fro
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Keras
autoencoder
Keras 通过设置种子获得不同的结果[重复]
这个问题在这里已经有答案了 在keras中 每次运行都有很高的方差和不稳定的性能 为了解决这个问题 根据https keras io getting started faq how can i obtain reproducible res
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tensorflow
Keras
在不丢失基数信息的情况下对 TensorFlow 数据集进行窗口处理?
tf data Dataset window返回一个新的数据集 其元素是数据集 这些嵌套数据集的元素是所需大小的窗口 如果您有一个数据集 例如 Dataset range 10 并想要一个像这样的窗口数据集 0 1 2 1 2 3 7 8
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tensorflow
Keras
tensorflowdatasets
如何在 Keras 中将多个数据集与一个模型一起使用?
我正在尝试使用 LSTM 网络通过 Keras 和 Tensorflow 进行外汇预测 我当然希望它能够在很多天的交易中进行训练 但要做到这一点 我必须给它提供具有大跳跃和无运动阶段的连续数据 当市场收盘时 这并不理想 因为它变得由于这些跳
tensorflow
neuralnetwork
Keras
artificialintelligence
forecasting
keras 中的增量学习
我正在寻找 scikit learn 的 keras 等效项partial fit https scikit learn org 0 15 modules scaling strategies html incremental learni
python3x
Keras
onlinemachinelearning
ValueError:维度 (-1) 必须在 [0, 2) 范围内
我的python版本是3 5 2 我已经安装了keras和tensorflow 并尝试了官方的一些示例 示例链接 示例标题 用于多类 softmax 分类的多层感知器 MLP https keras io getting started s
python3x
tensorflow
Keras
ValueError
将预训练的手套词嵌入与 scikit-learn 结合使用
我已经使用 keras 来使用预先训练的词嵌入 但我不太确定如何在 scikit learn 模型上执行此操作 我也需要在 sklearn 中执行此操作 因为我正在使用vecstack集成 keras 序列模型和 sklearn 模型 这就
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Keras
scikitlearn
wordembedding
GloVe
keras 层教程和示例
我正在尝试编码和学习不同的神经网络模型 我对输入维度有很多复杂性 我正在寻找一些教程 显示层的差异以及如何设置每个层的输入和输出 Keras 文档 https keras io layers core 向您展示所有input shape每层
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neuralnetwork
Keras
convneuralnetwork
keraslayer
Keras 中的损失函数和度量有什么区别? [复制]
这个问题在这里已经有答案了 我不清楚 Keras 中损失函数和指标之间的区别 该文档对我没有帮助 损失函数用于优化您的模型 这是优化器将最小化的函数 指标用于判断模型的性能 这仅供您查看 与优化过程无关
machinelearning
neuralnetwork
deeplearning
Keras
如何在 Keras 中使用部分输入进行训练,其余部分用于损失函数
我是 Keras 新手 正在尝试实现神经网络机器学习模型 输入张量看起来像 X1 X2 和输出 Y 注意 X1 和 X2 是相关的 在模型中 只有 X1 将用于训练 但 X1 和 X2 都将传递给损失函数 该损失函数是 X1 X2 y pr
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machinelearning
Keras
Keras 服装回调。生成精确召回时,我在 _flow_index 中收到错误
我正在使用 Keras 训练二元分类器 我想在每个时期后生成 precision score 和 recall score 以便更深入地分析训练 在互联网上我找到了教程 帮助 例如 https medium com thongonary h
python
Callback
Keras
precision
Keras 序列模型中的数据增强层
我正在尝试将数据增强作为一个层添加到模型中 但我遇到了我认为是形状问题 我也尝试在增强层中指定输入形状 当我取出data augmentation模型中的图层运行良好 preprocessing RandomFlip horizontal
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tensorflow
Keras
如何创建 Keras 层来执行 4D 卷积 (Conv4D)?
看起来tf nn convolution应该能够进行 4D 卷积 但我无法成功创建 Keras 层来使用此函数 我尝试过使用 KerasLambda层来包裹tf nn convolution功能 但也许其他人有更好的主意 我想利用数据的高维
tensorflow
Keras
convneuralnetwork
Convolution
在 Tensorflow 2.0 中的简单 LSTM 层之上添加 Attention
我有一个由一个 LSTM 和两个 Dense 层组成的简单网络 如下所示 model tf keras Sequential model add layers LSTM 20 input shape train X shape 1 trai
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tensorflow
Keras
LSTM
attentionmodel
输入维度/分辨率会影响卷积神经网络的性能吗? [关闭]
Closed 这个问题需要多问focused help closed questions 目前不接受答案 我正在构建一个图像分类器 其中有 66 个类和大约 50000 个图像 我的电脑内存为 12 GB 我的内存不足以训练图像 我的问题是
imageprocessing
deeplearning
Keras
在 keras 中使用自定义张量流操作
我在张量流中有一个脚本 其中包含自定义张量流操作 我想将代码移植到 keras 但我不确定如何在 keras 代码中调用自定义操作 我想在 keras 中使用tensorflow 所以到目前为止我发现的教程描述了与我想要的相反的内容 htt
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tensorflow
Keras
ValueError:“连接”层需要具有匹配形状的输入(连接轴除外)
我正在尝试为我的项目构建 Pix2Pix 并收到错误 值错误 Concatenate层需要具有匹配形状的输入 除了连接轴之外 获得输入形状 None 64 64 128 None 63 63 128 生成器是一个 U 网模型 我的输入高度
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deeplearning
Keras
Keras LSTM 密集层多维输入
我正在尝试创建一个 keras LSTM 来预测时间序列 我的 x train 形状像 3000 15 10 示例 时间步长 特征 y train 形状像 3000 15 1 我正在尝试构建一个多对多模型 每个序列 10 个输入特征产生 1
python
multidimensionalarray
Keras
LSTM
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