keras

我的项目涉及keras的keras。backend。ctc_batch_cost()包装器函数。的参数是: y_pred:这里我有一个softmax输出的形状=(无446 30) y_true:(这是麻烦制造者)包含编码标签的张量: 特遣部队。张量( [[5 10 6…]99 ...

我已经建立了我的CNN模型使用Keras (Tensorflow)，并调用模型。Save ("location/for/saving")函数生成一个文件夹。 当我尝试使用tensorflow。keras。models加载模型时。我得到以下错误。 Two checkpoint referen...

def build_model(layers): model = Sequential() # By setting return_sequences to True we are able to stack another LSTM layer model.add(LSTM(layers[0], input_shape=(1, 2), return_sequen...

问题 请帮助理解以下问题的原因，以及如何建立一个Keras模型，以从抱抱脸的预先训练的模型之上进行微调。 客观的 创建自定义模型用于从Huggingface的tfdistilbertforsequencclassification上进行蒸馏器微调。 ...

ValueError: Layer model expects 3 input(s), but it received 1 input tensors. Inputs received: [<tf.Tensor 'IteratorGetNext:0' shape=(None, 619, 2, 1) dtype=float32>] 这是我得到的完全错误。 ...

我的flask应用程序在我的本地机器上运行良好，但是当我在Heroku上部署它时，它给出了以下错误: 2021-07-03T08:12:21.413990+00:00 app[web.1]: OSError: SavedModel file does not exist at: ./static/models/...

请告诉我如何从预先训练的模型中获得输出形状或层细节(例如输出output_shape)。 简单地得到图层。下面的output_shape导致AttributeError:该层从未被调用，因此没有定义输出形状。请帮助理解是什么原因造成的错误...

我是相当新的keras和试图建立一个模型，它接受一个列表作为输入，并返回1和16之间的数字(或0和15，我有16个类) 这是我到目前为止的代码: import numpy as np from tensorflow.keras.layers.experimental.prepro...

我正在尝试训练一个基本的神经网络，在数据集上进行回归，以预测一辆汽车的价格范围。线性回归模型对数据集的表现不是很好，因此形成了神经网络模型。 下面是我使用的图层。 tf.keras.backend.clear_session...

我目前正在使用Keras在Python中编写一个机器学习回归程序。 我得到了不兼容的输入形状错误…请帮助！ 这是我的代码 import numpy as np import pandas as pd from keras import layers from keras import mo...

如何解决这个问题？我尝试在图像中设置dtype=None。img_to_array方法。任何帮助都将不胜感激！ import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers import matplotli...

我有以下Keras DNN模型，并已导入必要的Keras & Yellowbrick库: optimizer = RMSprop(0.001) finalDNNModel_wrap = KerasClassifier(build_fn=parkOptimalDNN(optimizer), epochs=750, batch_size=10, verbo...

对于时间序列数据D=[d1d2…50%的数据丢失并标记为-1。我设置我的输入数据X = [d1d2…]并且输出数据为Y = [d2d3…d20]。我写了一个多对多RNN，如下所示。为了处理输入序列中缺失的时间步，我添加了一个蒙版层来避免...

我有一个简单的网络，我想通过将它与预先训练过的模型(如InceptionV3)相结合来增加它的复杂性。然而，一旦我用以下命令将它们连接在一起: snn_model = Model(inputs=baseModel.input, outputs=model, name = 'snn...

这是我的模型: def make_model(): model = Sequential() model.add(Conv2D(kernel_size=(3, 3), filters=16, input_shape=(32, 32,1), padding='same')) model.add(LeakyReLU(0.1)) model.add(Conv2D(kernel_...