keras-layer

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我使用的是具有tensorflow後端的Keras。我在Keras中使用功能層。我想要實現的是我在某個層次上具有以下架構。的張量（20200）----> LSTM ---->分割成大小爲（20100）的2張量的每個然後，使用這兩個張量作爲進一步的網絡的兩個分支。（我們可以認爲這與合併操作相反）我被告知要實現這一點的唯一方法是使用Lambda圖層，因爲在Keras中沒有「分割」功能。但是看

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Keras：使用多個參數

我試圖寫Lambda層在Keras其中調用一個函數connection，一個運行循環for i in range(0,k)其中k被供給在作爲輸入的功能，connection(x,k) LAMBDA層功能。現在，當我嘗試調用該函數的功能API中，我嘗試使用： k = 5 y = Lambda(connection)(x) 此外， y = Lambda(connection)(x,k) 但無

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在Keras中使用Tensorflow層

我一直試圖在Keras中使用池層tf.nn.fractional_max_pool構建一個順序模型。我知道我可以嘗試在Keras中製作自己的自定義圖層，但我試圖查看是否可以在Tensorflow中使用該圖層。對於下面的代碼片段： p_ratio=[1.0, 1.44, 1.44, 1.0] model = Sequential() model.add(ZeroPadding2D((2,2),

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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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Keras層輸入類型

我在Keras中設計了一個圖層。這是網絡的第一層。該層的輸入必須是RGB圖像，即形狀（高度，寬度，3）。但是當我運行代碼時，出現以下錯誤。 ValueError：使用不是符號張量的輸入調用圖層sequential_1。收到的類型：。全輸入：[< main .CountPix object at 0x7fa9a5e81518>]。該層的所有輸入都應該是張量。我應該如何輸入圖像或在圖層中修改什麼？

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展開時Keras不兼容的輸入尺寸LSTM

爲什麼下面的代碼給出ValueError: Input 0 is incompatible with layer dense_14: expected min_ndim=2, found ndim=1？當我刪除unroll=True時，它是有效的，我不希望這會影響LSTM的輸出維度。 from keras.models import Sequential from keras.layers im

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Dropout_rate和learning_rate不會在RandomSearchCV中改變

Dears，有沒有人有一個理念爲什麼'dropout_rate'和'learning_rate'只返回0，並且不會搜索當我在超參數上執行RandomizedSearchCV時給出的範圍？下面是使用keras/tensoflow我對ANN代碼： # Create the model def create_model(neurons = 1, init_mode = 'uniform',

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Conolutional Neural Network：float（）參數必須是字符串或數字嗎？

我想用一個卷積神經網絡（CNN）訓練我的數據，我開始重塑我的數據不是建立我的模型： model = Sequential() input_traces = Input(shape=(3253,)) model.add(Convolution1D(nb_filter=32, filter_length=3, border_mode='same', activation='relu',inpu

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Keras自定義圖層 - AttributeError：'張量'對象沒有屬性'_keras_history'

這麼大的圖片，我試圖做一個keras w2v自動編碼器。我試圖按照official example的CustomVariationalLayer類。我的班級是這樣的：無論我是否返回emb_lookup或reconstruction class custom_ae_layer(Layer): """custom keras layer to handle looking up wv in

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ValueError：檢查輸入時出錯：期望的conv1d_1_input具有3個維度，但獲得具有形狀的數組（500000,3253）？

我想用一個卷積神經網絡訓練我的數據，我已經重塑了我的數據：，我已經使用這些都是參數： 'x_train.shape'=(500000, 3253) 'y_train.shape', (500000,) 'y_test.shape', (20000,) 'y_train[0]', 97 'y_test[0]', 99 'y_train.shape', (500000, 256) 'y_