keras-2

1熱度

1回答

我正在將項目從Keras 1.x遷移到2.x. 在代碼中，在1.x中正常運行的keras.backend.conv2d操作現在在2.x中崩潰。 convs = K.conv2d(a, b, padding='valid', data_format='channels_first') 輸入張量形狀a和b均爲(1024, 4, 1, 1)和輸出張量形狀1.x中是(1024, 1024, 1, 1)

0熱度

1回答

Keras：密實與嵌入 - ValueError異常：輸入0是與層repeat_vector_9不相容：預期NDIM = 2，發現NDIM = 3

我有以下網絡的正常工作： left = Sequential() left.add(Dense(EMBED_DIM,input_shape=(ENCODE_DIM,))) left.add(RepeatVector(look_back)) 然而，我需要與嵌入層更換緻密層： left = Sequential() left.add(Embedding(ENCODE_DIM, EMBED_D

0熱度

1回答

爲什麼2幾乎相等Keras CNN返回2完全不同的結果

我正在尋址句級二進制分類任務。我的數據由3個令牌的子陣列組成：左上下文，核心和右上下文。我用Keras制定卷積神經網絡的幾個備選方案和驗證哪一個最適合我的問題。我是Python和Keras的新手，爲了測試哪些改變提高了我的指標（準確度，精確度，召回率，f1和auc-roc），我決定從更簡單的解決方案入手。首先進行的簡化是關於輸入數據：我決定忽略上下文創建Keras的順序模型： ________

1熱度

1回答

保存DNN模型保存3個文件。如何加載？

我使用Keras訓練了DNN。但是，我無法保存和加載模型。 from keras.models import load_model model.save('/home/ubuntu/pynb/savedmodel.tfl') #model.load('/home/ubuntu/pynb/savedmodel.tfl') 但我發現，而不是savedmodel.tfl文件，我覺得3個文件與.M

3熱度

1回答

keras初始化keras

我想在keras使用glorot均勻初始化一個4 * 11矩陣，使用以下代碼： import keras keras.initializers.glorot_uniform((4,11)) 並獲得輸出： <keras.initializers.VarianceScaling at 0x7f9666fc48d0> 如何可視化輸出。我正在嘗試c [1]並獲取輸出'VarianceScalin

1熱度

2回答

創建h5文件（hdf文件）時出錯

對於以下代碼，我已在mnist_weights1234.h5中保存模型權重。並希望創建像相同的層配置 import keras from __future__ import print_function from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequential from keras.layers import

0熱度

1回答

如何編寫Keras自定義指標來過濾或屏蔽某些值？

在凱拉我試圖找出如何計算自定義指標或損失，過濾掉或掩蓋一些值，以便他們不貢獻返回的值。我被困在如何獲得張量切片或如何迭代if：在張量中的值來選擇感興趣的值。我碰巧在使用Tensorflow後端，但想做一些便攜式的東西。附件中是什麼，我試圖做一個大致的輪廓，但它引發錯誤：TypeError: 'Tensor' object does not support item assignment def

0熱度

1回答

在Keras 2.0上使用合併圖層（lambda /函數）？

我試圖端口this模型爲Keras V2，但我有以下功能相關的問題： def __call__(self, sent1, sent2): def _outer(AB): att_ji = K.batch_dot(AB[1], K.permute_dimensions(AB[0], (0, 2, 1))) return K.permute_dimensions

2熱度

1回答

使用多個GPU訓練一個模型

如何編程keras或tensorflow以劃分多GPU上的訓練，假設您處於一個amaozn ec2實例，其中有8個GPU，並且您希望使用它們全部訓練得更快，但是您的代碼僅適用於單個CPU或GPU？

1熱度

1回答

爲什麼keras代碼在從Keras 1.2.2更改爲Keras 2.0.5時得到錯誤消息

這是我從github獲得的關於等級關注網絡的代碼片段，代碼最初是在Keras 1.2.2中。現在我不得不改變它與Keras 2.0.5編譯，但是，它有這樣的錯誤信息，我無法解決。原代碼如下 MAX_SENT_LENGTH = 100 MAX_SENTS = 20 MAX_NB_WORDS = 276176 EMBEDDING_DIM = 128 VALIDATION_SPLIT = 0.