keras-layer

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當我嘗試排列時，TypeError：__init __（）需要恰好2個參數（給出3個參數）

在下面的示例中，應如何正確地排列行和列？ input_shape = (input_dim, input_features) inputs = Input(input_shape) net = Reshape(input_shape + (1,), input_shape=input_shape)(inputs) 網傳遞給Conv2D。當我使用inpute_shape =置換（2,1），

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從RGB圖像的綠色通道培訓Keras CNN模型

我一直在試圖解決這個問題，目前爲止已經有24個小時了，但不幸的是不能拿出一些東西。問題很簡單：我在2個子目錄中有2個類別，子目錄中的圖像是RGB格式，但我只對綠色通道感興趣。我讀使用flow_from_directory函數圖像的批次（影像尺寸@（3224224）），那麼我想如下提取使用lambda層綠色通道： def get_model_bw(input_shape=(3,224,224),

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Keras LSTM的多維輸入 - （用於分類）

我想用keras的LSTM（在末端有一個密集層）將一束光譜圖分類成C類。爲了澄清，每個譜圖屬於來自那些C類的單個類。每個譜圖基本上是一個矩陣。它是通過在每秒約1000秒的時間內測量（讓我們說，K）來構造的。所以矩陣有K行和1000列。考慮到這個問題，我怎樣才能爲LSTM層指定這個輸入的形狀？謝謝！

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在使用Kera創建使用get_variable的自定義初始化程序時出錯

我使用Keras創建了自定義初始化程序。代碼的一部分是： def my_init(shape): P = tf.get_variable("P", shape=shape, initializer = tf.contrib.layers.xavier_initializer()) return P model = Sequential() model.add(Conv2D

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在keras的autoencoder的最後一層裁剪

我有形狀391 x 400的圖像。我試圖使用here所述的自動編碼器。具體來說，我用下面的代碼： from keras.layers import Input, Dense, Conv2D, MaxPooling2D, UpSampling2D from keras.models import Model from keras import backend as K input_img

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CNN中通道的最大流量

我需要減少CNN網絡中的通道數量。我的輸入是一個4D對象（樣本，行，列，通道）。通道數量是3，我的訓練輸出只有一個通道。無論如何，在訓練期間在頻道方向做最大限度的彙集？在此先感謝

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LSTM在keras中，找不到Keras代碼中單元格的權重

我在Keras中與Lstm混淆。我嘗試將keras代碼映射到LSTM方程。我在Keras代碼中找到了這個權重參數。 LSTM Keras code 我認爲這是從目前體重和細胞重量的權重。在LSTM Keras代碼的調用函數中，我找到了用於計算i，f，c和o項的語句。 calculate I,F,C,O term Lstm in keras 在LSTM方程的第i項中有W_ci * C_t-1

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計算對數的keras層？

我想建立一個Keras層，其中每個節點只需計算上一層中對應節點的對數。我從Keras文檔中看到它的後端模塊中有一個「日誌」功能。但不知何故，我不知道如何使用它。在此先感謝您提供的任何提示！

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我可以以確定性的方式進行Keras培訓嗎？

我使用Keras Sequential模型，其中輸入和標籤每次運行完全相同。 Keras正在使用Tensorflow後端。我在訓練過程中將圖層激活設置爲「零」並禁用批次洗牌。 model = Sequential() model.add(Dense(128, activation='relu', kernel_initializer='zeros',

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在CNN（Keras）中選擇步數和過濾器數

我正在使用keras爲信號分類建立一個cnn模型。 keras中用於超參數調整和選擇步數和數字過濾器的最佳方法是什麼？