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使用 keras 和多个序列进行时间序列预测
我明白了有状态 LSTM 预测示例 https github com fchollet keras blob master examples stateful lstm py在 Keras 中的单个序列上 该示例有一个包含 50k 个观察值
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Keras
这个 NLP 问题层次结构描述中的最大池化是什么类型
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
NLP
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Keras
pooling
分支输出 Keras
我的模型分为 2 个输出层 如下所示 输入 gt L1 gt L2 gt L3 gt 输出1 输入 gt L1 gt L2 gt L3 gt 输出2 我这样使用它是因为我想要out1 and out2有2个不同的激活函数 因此 我创建了一个
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Keras
在 model.fit() 期间记录 Keras 中每个时期的计算时间
我想比较不同模型之间的计算时间 在拟合期间 每个时期的计算时间被打印到控制台 Epoch 5 5 160000 160000 10s 我正在寻找一种方法来存储这些时间 其方式与模型指标类似 模型指标保存在每个时期并可通过历史对象获取 尝试以
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neuralnetwork
deeplearning
Keras
KeyError:“无法打开属性(无法定位属性:'nb_layers')”
我有一个Python代码 使用Keras 我没有发布代码 因为代码有点长 而且问题似乎与代码本身无关 这是我遇到的错误 File h5py h5a pyx line 77 in h5py h5a open D Build h5py h5py
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Keras
导入错误:无法导入名称“transpose_shape”
我正在学习 Coursera Andrew Ng 的深度学习课程 使用 YOLO 算法进行对象检测 我尝试使用 Windows 和 Anaconda Navigator 在我的 PC 上运行该算法 我安装了 Keras 以在 TensorF
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Anaconda
Keras:嵌入 LSTM
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
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LSTM
Embedding
BERT - 池化输出与序列输出的第一个向量不同
我在 Tensorflow 中使用 BERT 有一个细节我不太明白 根据文档 https tfhub dev google bert uncased L 12 H 768 A 12 1 https tfhub dev google bert
tensorflow
Keras
deeplearning
NLP
如何将 .pb 文件转换为 .h5。 (张量流模型到keras)
我已经使用重新训练了我的模型tensorflow现在想使用keras以避免会话内容 我怎样才能转换 pb文件至 h5 import tensorflow as tf from tensorflow keras models import s
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tensorflow
Keras
使用 load_model 加载经过训练的tensorflow.keras模型会返回JSON解码错误,而未经训练的模型加载正常
我有一个训练有素的 Keras 模型 使用 tensorflow keras API 构建和训练 并使用tf keras save model 没有可选参数的方法 Tensorflow 是最新的 我的 Python 版本是 3 8 根据我的
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Keras
deeplearning
使用 train_test_split 分割数据时的精度与随后加载 csv 文件的精度不同
我建立了一个模型来预测客户是企业客户还是私人客户 训练模型后 我预测了 1000 个数据集的类别 但我没有将其用于训练 此预测将保存在 csv 文件中 现在我有两种不同的行为 在程序中分割样本数据 当我创建示例时train sample t
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Keras
Classification
如何在张量流中将TextVectorization保存到磁盘?
我已经训练了一个 TextVectorization 层 见下文 我想将其保存到磁盘 以便下次可以重新加载它 我努力了pickle and joblib dump 这是行不通的 from tensorflow keras layers ex
tensorflow
Keras
tensorflow20
pickle
f-score:ValueError:分类指标无法处理多标签指标和连续多输出目标的混合
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
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Keras
model
Evaluation
Measure
ImportError:无法从“tensorflow.python.keras.engine”导入名称“network”
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
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tensorflow
Keras
CNN 模型分类错误:logits 和标签必须可广播:logits_size=[32,10] labels_size=[32,13]
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
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convneuralnetwork
在pyspark lambda映射函数中使用keras模型
我想使用该模型来预测 PySpark 中的映射 lambda 函数的分数 def inference user embed item embed feats user embed item embed dnn model load mode
apachespark
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PySpark
Keras
pytorch 中的 keras.layers.Masking 相当于什么?
我有时间序列序列 我需要通过将零填充到矩阵中并在 keras 中使用 keras layers Masking 来将序列的长度固定为一个数字 我可以忽略这些填充的零以进行进一步的计算 我想知道它怎么可能在 Pytorch 中完成 要么我需要
Keras
deeplearning
Pytorch
在 Keras 中,如何修改每个批次的损失(使用训练期间应运行的额外代码)
使用此自定义回调 我可以 1 查看训练期间的损失 2 访问正在训练的模型 class ChangeBatchLoss tf keras callbacks Callback def on train batch begin self bat
tensorflow
Keras
Keras:模型准确率在达到 99% 准确率后下降,损失为 0.01
我正在 keras 中使用改编的 LeNet 模型来进行二元分类 我有大约 250 000 个训练样本 比率为 60 40 我的模型训练得很好 第一个 epoch 的准确率达到 97 损失为 0 07 10 个 epoch 后 准确率超过
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neuralnetwork
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Keras
如何解释和转换 Keras 分类器的预测值?
我正在训练我的 Keras 模型来预测 使用提供的数据参数 它是否会射击 并且它将以 0 表示否 1 表示是的方式表示 然而 当我尝试预测它时 我得到的是浮点值 我尝试使用与训练数据完全相同的数据来获取 1 但它不起作用 我使用下面的数据尝
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