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    錯誤試圖分裂圖像顏色：numpy.ndarray」對象有沒有屬性‘面具’

    這是我的Python代碼： from PIL import Image labels = ['airplane','automobile','bird','cat','deer','dog','frog','horse','ship','truck'] from keras.datasets import cifar10 (X_train, Y_train), (X_test,y_te
    matplotlib tensorflow keras image-recognition 2017-12-27

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    Keras CNN維度問題

    我想基於this文章基於圖像分割任務使用Keras構建CNN。由於我的數據集很小，我想使用Keras ImageDataGenerator並將其送到fit_generator()。所以，我沿着Keras網站上的example。但是，由於壓縮圖像和掩膜生成器不起作用，我遵循此answer並創建了我自己的生成器。 我的輸入數據大小爲(701,256,1)，我的問題是二進制（前景，背景）。對於每張圖片，
    python neural-network keras 2017-12-27

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    keras恢復訓練不同的學習速度

    我建立keras簡單LSTM模型和訓練有素如下： model = Sequential() model.add(LSTM(activation='tanh',input_dim=6,output_dim=50,return_sequences=False)) model.add(Dense(output_dim=1,activation = 'sigmoid')) model.compile
    tensorflow machine-learning deep-learning keras 2017-12-27

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    model.compile（）初始化Keras（tensorflow後端）中的所有權重和偏差嗎？

    當我開始訓練模型時，以前沒有保存模型。我可以安全地使用model.compile()。我現在已將該模型保存在h5文件中，以便使用checkpoint進行進一步培訓。 說，我想進一步訓練模型。我很困惑，我可以在這裏使用model.compile()嗎？並且應該在model = load_model()聲明之前還是之後？如果model.compile()重新初始化所有的權重和偏見，我應該在model
    tensorflow keras 2017-12-27

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    在Keras中預測和評估指標

    模型培訓之後我如何預測和評估我的指標？ 代碼是這樣的： for patch in generator(): pred = model.predict(np.array(patch, dtype=patch.dtype)) loss_val_partial,accuracy_val_partial = model.test_on_batch(np.array(patch, dt
    python keras artificial-intelligence 2017-11-25

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    越來越ValueError：「只能使用多元索引的元組索引」

    我想實現一個簡單的RNN來預測整數序列中的下一個整數。所以，我有一個數據集是如下： Id Sequence 1 1,0,0,2,24,552,21280,103760,70299264,5792853248,587159944704 2 1,1,5,11,35,93,269,747,2115,5933,16717,47003,132291,372157,1047181,2946251,8289
    python deep-learning keras rnn 2017-11-25

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    如何使用Adam優化器在Keras中打印每個時代的學習速率？

    因爲在使用自適應優化器時（在調用.fit()時學習速率計劃重置），因此在線學習與Keras無法正常工作，所以我想查看是否可以手動設置它。然而，爲了做到這一點，我需要找出最後一個時代的學習速度。 那就是說，我怎樣才能打印每個時代的學習率？我想我可以通過回調做到這一點，但似乎每次都必須重新計算它，我不確定如何與亞當做到這一點。 我發現這在另一個線程，但它僅與SGD工作： class SGDLearni
    python machine-learning neural-network deep-learning keras 2017-11-25

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    Keras在分割圖層輸出時拋出`'張量'對象沒有屬性'_keras_shape'

    我有句子嵌入尺寸爲2*1*300的句對的輸出X.我想把這個輸出分成兩個形狀爲1*300的向量來計算它的絕對差值和乘積。 x = MaxPooling2D(pool_size=(1,MAX_SEQUENCE_LENGTH),strides=(1,1))(x) x_A = Reshape((1,EMBEDDING_DIM))(x[:,0]) x_B = Reshape((1,EMBEDDING_D
    python tensorflow keras word-embedding sentence-similarity 2017-12-03

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    如何減去keras中的通道平均值？

    我已經實現了一個lambda函數來將圖像的大小從28x28x1調整爲224x224x3。我需要從所有頻道中減去VGG的平均值。當我嘗試，我得到一個錯誤 類型錯誤：「張量」對象不支持項目分配 def try_reshape_to_vgg(x): x = K.repeat_elements(x, 3, axis=3) x = K.resize_images(x, 8, 8, dat
    machine-learning tensorflow deep-learning keras tensor 2017-12-18

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    Keras爲什麼不能概括我的數據？

    我一直在嘗試實現一個基本的多層LSTM迴歸網絡來找出加密電子貨幣價格之間的相關性。 在遇到無法使用的訓練結果後，我決定嘗試使用一些沙盒代碼，以確保在重試完整數據集之前我已經明白了。 問題是我不能讓凱拉斯推廣我的數據。 ts = 3 in_dim = 1 data = [i*100 for i in range(10)] # tried this, didn't accomplish an
    machine-learning tensorflow keras lstm recurrent-neural-network 2017-12-18
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