keras

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Keras中似乎沒有內置的RNN均值匯聚層支持。任何人都知道如何包裝一個？ http://deeplearning.net/tutorial/lstm.html

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我在我的linux機器上安裝了keras，但是當我嘗試從keras.datasets導入數據集時，出現無法找到它的錯誤。因此，例如： from keras.datasets import mnist 我得到的錯誤 ImportError: No module named keras.datasets 我安裝使用pip install keras併成功安裝。

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Python/Keras/Theano - ValueError：尺寸不匹配;形狀（98，10），（98，1）

我一直在試圖運行下面的代碼神經網絡： model=Sequential() model.add(Dense(output_dim=40, input_dim=90, init="glorot_uniform")) model.add(Activation("tanh")) model.add(Dense(output_dim=10, init="glorot_uniform")) mode

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實現在keras共同學習

我試圖實現一個是由兩層構成，以段對象候補中keras模型因此，基本上該模型具有以下結構圖片（信道，寬度，高度） - >多個卷積和集中layers->輸出（「n」個特徵映射，高度寬度）現在這個單輸出正在使用兩層，其是如下 1）卷積（1 * 1） - >具有m個單位的密集層（輸出= n * 1 * 1） - >像素使用H *的完全連接層瓦特dimesion分類 - > upsmapling到（

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不知道訓練數據集時發生了什麼問題。 Keras Model Fit

我剛剛開始使用Keras，並試圖使用Keras深度學習套件來訓練模型。一直工作到這個時代，但在它之後崩潰。 np.random.seed(1778) # for reproducibility need_normalise=True need_validataion=True nb_epoch=2#8 #Creating model model

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在AWS GPU上使用Theano的內存錯誤

我正在爲分類任務構建一個簡單的FeedForward網絡。我在AWS g2.2xlarge實例的theano上使用keras。我的網絡配置如下： batch_size = 32 nb_epoch = 50 dimof_input = 8100 dimof_middle = 16384 dimof_end = 16384 dropout = 0.2 dimof_output = 3

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如何查找keras模型的參數數量？

對於前饋網絡（FFN），很容易計算參數的數量。給定一個CNN，LSTM等有一個快速的方法來找到keras模型中的參數數量？

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凱拉斯和千層麪的高速公路網絡 - 顯着的性能差異

我實施了帶keras和千層麪的高速公路網絡，keras版本始終表現不佳，以烤寬麪條版本。我在他們兩個中使用相同的數據集和元參數。這裏是keras版本的代碼： X_train, y_train, X_test, y_test, X_all = hacking_script.load_all_data() data_dim = 144 layer_count = 32 dropout = 0.0

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神經網絡已編譯，但訓練未啓動

我想用keras訓練神經網絡，但訓練並未開始，並且發生在非常奇怪的情況下。這裏是我的代碼的一部分： model = Sequential() model.add(Convolution2D(8, 7, 7, border_mode='valid', input_shape=(1, 31, 31), activation='tanh')) model.add(MaxPooling2D(pool

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Keras IndexError：指數超出界限

我是Keras的新手，我試圖在數據集上進行Binary MLP，並且不斷收到索引超出界限，不知道爲什麼。 from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation from keras.optimizers import SGD model = Sequentia