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Keras多輸入AttributeError：'NoneType'對象沒有屬性'inbound_nodes'

我試圖建立一個模型，如下圖所示。這個想法是採用多個分類特徵（一個熱點向量）並將它們分開嵌入，然後將這些嵌入向量與一個LSTM的3D張量結合起來。隨着以下代碼Keras2.0.2，創建具有多個輸入的Model()對象時，它會引發類似於this問題的AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'inbound_nodes'。任何人都可以幫我弄

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Keras ValueError：fit_generator產生一個列表

我正在學習如何與TF後端進行圖像識別Keras工作，所以我仍然不知道我在這裏做錯了什麼。我試圖堆疊2個模型，其中一個是VGG16，另一個是我爲了學習如何堆疊而創建的隨機模型。我想對5個類別中的圖像進行分類。問題出現在最後一部分，當我運行fit_generator。它不是產生一個有效的元組，而是產生它看起來是一個列表。我看到很多人遇到類似的問題，但在他們的案例中，輸出結果是None，所以我不確定

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Keras項目的例子，從軟件工程的角度來看ML研究

我瀏覽了examples provided by Keras，這些都是非常簡單的例子。如果我能找到Keras製作的全面研究項目的例子，我會很高興。從軟件工程的角度瞭解項目是如何構建的。例如。模型構建/訓練/評估/推理的面向對象設計。檢查點的使用和早期停止，數據預處理等。有沒有人知道任何這樣的示例存儲庫？謝謝！

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與keras的自定義交替更新規則

我想與keras一起使用交替更新規則。也就是說每批我想打電話給一個常規的基於漸變的步驟，然後調用一個自定義步驟。我想通過繼承優化器或回調來實現它（並使用批次調用）。但是，兩者都不會，因爲它們都缺少批處理數據和批處理標籤（而且我都需要）。關於如何實現keras自定義交替更新的任何想法？如果需要的話，我不介意直接打電話tensorflow具體方法，只要我能保持使用該項目與keras框架包裹（與

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當圖層不可訓練時擬合keras模型會產生不一致的結果

我試圖確定模型的準確性而無需進行培訓並更新權重，因此我已將所有圖層設置爲trainable = False。當我在shuffle = False的發電機上運行fit_generator時，每次都會得到一致的結果。當我在shuffle = True的發生器上運行fit_generator時，結果會跳轉一點。假設輸入數據相同，並且模型沒有訓練，我希望模型的內部狀態不會改變，並且不管排序如何，相同數

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具有可變尺寸圖像的2D卷積神經網絡

我已經使用Theano後端實現了具有Keras的卷積自動編碼器。我正在改變我的方法來嘗試處理不同大小的圖像。只要我使用numpy的stack函數來建立數據集（等大小的圖像），我是金。但是，對於不同大小的圖像，我們不能使用stack，而fit需要一個numpy數組。所以我改爲fit_generator以避免大小檢查。問題在於最後一層預期將16作爲輸入中的最後一個維度，我不明白爲什麼它會獲得原始圖像的

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驗證的準確性總是大於Keras中的訓練準確性

我想用mnist數據集訓練一個簡單的神經網絡。出於某種原因，當我獲得歷史記錄（從model.fit返回的參數）時，驗證準確性高於訓練準確性，這非常奇怪，但是如果在評估模型時檢查得分，則得到更高訓練的準確性比測試準確。出現這種情況，每次，不管模型的參數。另外，如果我使用自定義回調並訪問參數'acc'和'val_acc'，則會發現相同的問題（數字與歷史記錄中返回的數字相同）。請幫幫我！我究竟做錯了

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可以互換使用Tensorflow和Keras嗎？

我正在使用l2_regularization Tensorflow有 - tf.nn.l2_loss 我可以使用它嗎？ K.sum（K.square（K.abs（重量））） tf.nn.l2_loss 我可以在Keras（Tensorflow後端）此互換使用？

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如何鏈/組成層中keras 2官能API，而不指定輸入（或輸入形狀）

我想能夠幾層在一起，但指定如下面的輸入，東西之前： # conv is just a layer, no application conv = Conv2D(64, (3,3), activation='relu', padding='same', name='conv') # this doesn't work: bn = BatchNormalization()(conv) 請注意，

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Keras中多輸出模型的驗證丟失和驗證數據

我想在Keras中訓練一個具有一個輸入和兩個輸出的模型，但是我有幾個驗證設置問題。 1）Keras functional API documentation表示當有多個輸出時，model.fit可以將numpy數組列表作爲輸出。但是，對於model.fit的validation_data參數，它表示模型可以採用表單（x_val，y_val）或（x_val，y_val，val_sample_weig