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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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Keras
在 Pytorch 中估计高斯模型的混合
我实际上想估计一个以高斯混合作为基本分布的归一化流 所以我有点被火炬困住了 但是 您可以通过估计 torch 中高斯模型的混合来在代码中重现我的错误 我的代码如下 import numpy as np import matplotlib p
deeplearning
Pytorch
当我想在电脑中加载该模型时,我可以在 colab bu 中加载我的深度模型,但我不能
我在colab中通过keras 2 3 1和tensorflow 2 1 0训练了一个深度模型 我用JSON和Keras保存了我的模型 saveWeightPath content drive My Drive model info mod
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Keras
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如何防止 Keras 在训练期间计算指标
我正在使用 Tensorflow Keras 2 4 1 并且有一个 无监督的 自定义指标 它将我的几个模型输入作为参数 例如 model build model returns a tf keras Model object my met
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Keras
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具有多个输入的 Keras TimeDistributed 层
我正在尝试使以下代码行正常工作 low encoder out TimeDistributed AutoregressiveDecoder X tf embeddings Where AutoregressiveDecoder是一个需要两个
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Keras
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keraslayer
使用 Keras 的 ImageDataGenerator 预测单个图像
我对深度学习很陌生 所以请原谅我这个可能很简单的问题 我训练了一个网络来分类positive and negative 为了简化图像生成和拟合过程 我使用了ImageDataGenerator和fit generator函数 如下图 imp
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tensorflow
Keras
deeplearning
Keras Maxpooling2d 层给出 ValueError
我正在尝试在 keras 中复制 VGG16 模型 以下是我的代码 model Sequential model add ZeroPadding2D 1 1 input shape 3 224 224 model add Convoluti
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neuralnetwork
tensorflow
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Keras
Caffe,在层中设置自定义权重
I have a network In one place I want to use concat As on this picture 不幸的是 该网络无法训练 为了理解为什么我想连续改变权重 这意味着 FC4096 中的所有值一开始都
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neuralnetwork
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caffe
pycaffe
是否有可能在每个训练步骤中获得目标函数值?
在通常的 TensorFlow 训练循环中 例如 train op tf train AdamOptimizer minimize cross entropy with tf Session as sess for i in range n
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tensorflow
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BERT 输出不确定
BERT 输出是不确定的 当我输入相同的输入时 我希望输出值是确定性的 但我的 bert 模型的值正在变化 听起来很尴尬 同一个值返回两次 一次 也就是说 一旦出现另一个值 就会出现相同的值并重复 如何使输出具有确定性 让我展示我的代码片段
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NLP
transformermodel
bertlanguagemodel
Tensorflow:提要字典错误:您必须为占位符张量提供值
我有一个错误 我无法找出原因 这是代码 with tf Graph as default global step tf Variable 0 trainable False images tf placeholder tf float32
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tensorflow
deeplearning
如何以 HDF5 格式提供 caffe 多标签数据?
我想将 caffe 与矢量标签一起使用 而不是整数 我检查了一些答案 似乎 HDF5 是更好的方法 但后来我陷入了这样的错误 precision layer cpp 34 检查失败 outer num inner num bottom 1
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neuralnetwork
deeplearning
caffe
结合两个 CNN
我想在 Keras 中将两个 CNN 合并为一个 我的意思是我希望神经网络拍摄两张图像并在单独的 CNN 中处理每一张图像 然后将它们连接在一起进入扁平化层并使用全连接层来做最后的工作 我做了什么 Start With First Bran
deeplearning
Keras
我可以使用自动编码器进行聚类吗?
在下面的代码中 他们使用自动编码器作为监督聚类或分类 因为它们具有数据标签 http amunategui github io anomaly detection h2o http amunategui github io anomaly
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h2o
autoencoder
从文本文件中提取与输入单词最相似的前 N 个单词
我有一个文本文件 其中包含我使用 BeautifulSoup 提取的网页内容 我需要根据给定的单词从文本文件中找到 N 个相似的单词 流程如下 从中提取文本的网站 https en wikipedia org wiki Football h
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NLP
spacy
gensim
Google Colab:为什么 CPU 比 TPU 快?
我正在使用 Google colabTPU训练一个简单的Keras模型 删除分布式strategy并在CPU比TPU 这怎么可能 import timeit import os import tensorflow as tf from sk
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Keras
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googlecolaboratory
googlecloudtpu
torch.stack() 和 torch.cat() 函数有什么区别?
OpenAI 的强化学习 REINFORCE 和 actor critic 示例具有以下代码 加强 https github com pytorch examples blob master reinforcement learning r
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Pytorch
Keras 自定义损失函数:访问当前输入模式
在 Keras 带有 Tensorflow 后端 中 当前输入模式可用于我的自定义损失函数吗 当前输入模式被定义为用于产生预测的输入向量 例如 请考虑以下情况 X train X test y train y test train test
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Keras
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带有 TF 后端的 Keras:获取输出相对于输入的梯度
我有一个非常简单的 Keras MLP 并且我正在尝试获取输出相对于输入的梯度 我正在使用以下代码 regressor Sequential Dense 32 input shape n features activation relu D
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Keras
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Tensorflow构建量化工具-bazel构建错误
我正在尝试编译量化脚本 如下所述皮特 沃登的博客 https petewarden com 2016 05 03 how to quantize neural networks with tensorflow 但是 在运行以下 bazel
tensorflow
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bazel
quantization
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