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    Keras Functional API:LTSM返回一个二维数组

    我是堆栈,我需要stackoverflow的智慧 . 我使用Functional API在Keras中实现了两个输入神经网络,输入形状为: X.shape, X_size.shape, y.shape ((123, 9), (123, 2), (123, 9, 10)) 所以,我的问题是我想从LSTM获得输出形状有三维形状,以便使用我的 y 张量 . 我知道,我可以将我的形状重塑为2-D形状,...
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    LSTM Keras-值输入尺寸错误

    我正在尝试使用Keras实现LSTM以解决多类问题 . 我输入了尺寸为1007x5的csv . 每个实例的功能数量为5个,共有12个类别 . 下面是代码 seed = 7 numpy.random.seed(seed) input_file = 'input.csv' def load_data(test_split = 0.2): print ('Loading data...') ...
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    使用Keras中的Lambda函数拆分LSTM输出

    我正在使用带有张量流后端的Keras . 我在Keras使用功能层 . 我想要实现的是我在某个层面上有以下架构 . 张量为(20,200)----> LSTM ---->分为两个尺寸(20,100)的张量 然后使用这两个张量作为另一个网络的两个分支 . (我们可以认为这是合并操作的反面) 我了解到,实现这一目标的唯一方法是使用Lambda层,因为Keras中没有“Split”功能 ....
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    Keras:指定输入张量的尺寸的顺序

    考虑keras中的输入层: model.add(layers.Dense(32, input_shape=(784,))) 这就是输入的是2D张量,其中未指定axix = 0(批量维度),而轴= 1是784.轴= 0可以取任何值 . 我的问题是: isnt this style confusing? 理想情况下,它应该不是 input_shape=(?,784) 这反映了axis = 0是通配...
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    如何压平Dense层的RNN输出?

    我想对包含的信号进行分类 X = (n_samples, n_timesteps, n_features) ,其中 n_samples=476 , n_timesteps=400 , n_features=16 是信号的采样数,时间步长和特征(或通道) . y = (n_samples, n_timesteps, 1) . 每个时间步长标记为0或1(二进制分类) . 我的图模型如下图所示 . ...
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    Keras卷积层输出的可视化

    我已经为这个问题编写了以下代码,其中有两个卷积层(简称Conv1和Conv2),我想绘制每个层的所有输出(它是自包含的) . 对于Conv1来说一切都很好,但是我错过了一些关于Conv2的东西 . 我正在将1x1x25x25(num图像,num通道,高度,宽度(我的惯例,既不是TF或Theano惯例))图像提供给具有4个5x5滤镜的Conv1 . 这意味着它的输出形状是4x1x1x25x25(nu...
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    CNN(Python Keras)的培训过程

    考虑以下CNN架构,(code fragment was referred from this link) model = Sequential() model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape)) model...
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    Keras在复杂模型中插入中间层

    我已经使用 from keras.applications.resnet50 import ResNet50 加载了一个resnet模型,现在我想在模型中间插入一些新图层 . Removing then Inserting a New Middle Layer in a Keras Model 上面的链接中描述了一个解决方案,但ResNet模型在其架构中也有一些 Add 层,这就是我收到以下错误的...
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    在训练多输入Keras模型时如何提供不同的数据格式

    我正在尝试构建一个用于分类医学图像的多输入Keras模型 . 多输入将包括(i)要通过CNN的原始图像,以及(ii)包括作为辅助输入的传统计算机视觉特征 . 然后将它们连接起来并使用输入到密集层的小神经网络 . 请参考下图,了解模型架构的描述: multi-input model architecture 问题是我无法使用 model.fit 训练模型,因为我有一个大的图像数据集(超过一百万),这...
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    Keras&tensorflow:如何获得可微分张量?

    我的代码(高斯和make_kernel函数来自:https://github.com/keras-team/keras/issues/3720用于测试) . reshape_out 是(?,21,3) . 21 * 3个元素是21个3D位置 . 我需要投影这21个位置来生成热图,应该是(?,32,32) . 投影后,32 * 32热图中约有21个 . 我不知道如何在张量流中做到这一点 . 然...
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    Keras有更多输入和一个输出问题

    self.embed = Sequential([Embedding(9488, output_dim=512,input_length=14), Activation('relu'), Dropout(0.5)], name='embed.0') self.f...
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    Keras如何读取输入数据?

    我正在使用Keras进行项目,我不明白Keras如何使用数据输入,也就是说Keras在创建第一层时如何读取输入数据 . 例如: model = Sequential() model.add(Dense(10,activation = 'sigmoid',input_dim = 3,name = 'layer1')) 在这个模型中,10个神经元和3个维度的输入意味着什么?如果输入数据有1...
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    Caffe和Keras之间有所不同

    我已经使用 Caffe 为MNIST训练了 LeNet ,现在我想将此模型导出到 Keras 中使用 . 为此,我尝试从caffe.Net中提取权重并使用它们来初始化Keras的网络 . 但是,我收到了两个模型的不同预测 . 所以我试图逐层调试它们,从第一个开始 . 我测试的代码如下: # import caffe and load facce.Net from prototxt and caff...
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    Keras明确地通过层传递数据

    我正在尝试实现一种成对学习,用keras对模型进行排名,其中特征是由深度神经网络计算的 . 在成对的L2R模型中,在训练时,我给出了查询,一个正面和一个负面结果 . 并通过特征向量的差异训练分类损失 . 我能够成功地编译和拟合模型,但问题是在测试数据上实际使用此模型 . 与Pairwise L2R模型一样,在测试时我只有查询和样本对(没有单独的负面和正面) . 我可以使用softmax之前的计算值...
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    keras何时重置LSTM状态?

    我读了很多关于它的文章,似乎没有人回答这个非常基本的问题 . 它总是含糊不清: 在 stateful = False LSTM层中,keras会在以下情况后重置状态: 每个序列;要么 每批? 假设我的X_train形状为(1000,20,1),意味着单个值的20个步骤的1000个序列 . 如果我做: model.fit(X_train, y_train, batch_size=200...
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    实现CNN时keras中的内存错误

    我创建了如下模型(与theano后端的keras) . 当我在我的CPU上运行它时,它给了我内存错误 . 我有8GB DDR3内存,在调用model1.fit之前我的内存消耗为2.3 GB . 此外,我可以使用高达7.5GB的RAM,程序崩溃 . 我也试过在GPU(Nvedia GeForce GTX 860M)4GB上运行,但我仍然遇到内存错误 . def get_model_convoluti...
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    keras模型的平均权重

    当我训练几个具有不同初始化的相同架构的模型时,如何在Keras模型中平均权重? 现在我的代码看起来像这样? datagen = ImageDataGenerator(rotation_range=15, width_shift_range=2.0/28, height_shift_r...
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    Keras-LSTM-输入大小错误

    我有不同的长度输入 . (以下是样本输入) [0.501757009346, 0.554708349218] [0.460997102135, 0.554708349218] [0.377844867627] [0.328125, 0.554708349218] [-0.266091572661, 0.554708349218, 0.554708349218] [0.514723203769] ...
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    为什么卡在变量中 . 在张量流中变化

    我的代码: output3d = Dense(21*3, name='imediate_3d', activation='tanh')(output3d) reshape_out = Reshape((21, 3), input_shape=(21*3,), name='reshape_to_21_3')(output3d) def proj_output_shape(shp): re...
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    用另一个张量的索引/坐标信息更新张量

    我需要完成一个Keras自定义图层 . 输入为10(x,y) - 坐标为10点 . 输入张量为 in_tensor (?, 2, 10) . 还有另一个张量 out_tensor (?, 32, 32) . 我需要用 in_tensor 的坐标更新 out_tensor . 例如,如果 in 中有 (2, 10) ,我需要将 out_tensor 的(2,10)元素更新为1.0 . ...
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    TypeError:使用GRU时不支持的操作数类型:'NoneType'和'int'

    我在下面的代码中将从ELmo层获得的嵌入传递给GRU层 . elmo图层输出大小为1024的嵌入 . def classifier_network(queryfeatures, passagefeatures, num_classes): queryembedfeatures=ElmoEmbeddingLayer()(queryfeatures) print(queryembe...
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    如何使用Tensorflow张量设置功能模型的Keras层的输入?

    我有两个我想要使用的软件包,一个用Keras1.2编写,另一个用tensorflow编写 . 我想将使用张量流构建的体系结构的一部分用于Keras模型 . 建议使用部分解决方案here,但是's for a sequential model. The suggestion regarding functional models - wrapping the pre-processing in a ...
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    从预训练的keras模型中移除图层会提供与原始模型相同的输出

    在一些特征提取实验中,我注意到'model.pop()'功能没有按预期工作 . 对于像vgg16这样的预训练模型,在使用'model.pop()'之后,model.summary()显示该图层已被删除(预期的4096个特征),但是在通过新模型传递图像时,它会产生相同的结果 . 作为原始模型的特征数(1000) . 无论移除多少层(包括完全空模型),它都会生成相同的输出 . 寻找关于可能是什么问题的...
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    数组中的全局平均池

    我正在使用Keras的InceptionV3模型来提取特征 . 让我说我有1000张图片,我得到了最后一层形状 (1000, 8, 8, 2048) . 哪个 1000 来自数据大小而 (8, 8, 2048) 来自最后一个卷积层 . 如何实施全球平均合并?我期待形状是 (1000, 1, 1, 2048) .
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    用于多标签文本分类的keras参数

    我在我的多类文本分类中使用keras,数据集包含25000个带有10个类标签的阿拉伯语推文我使用此代码: model = Sequential() model.add(Dense(512, input_shape=(10902,)))#10902 model.add(Activation('relu')) model.add(Dropout(0.3)) model.add(Dense(512)) ...
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    使用Keras中的Conv1D处理长音频信号

    我有一个很长的音频信号 x 这是100000个样本的一维列表 . 为简单起见,假设我想做的就是用长度为15的滤波器进行卷积,最后输出100000个样本的目标滤波信号 y . 所以基本上,我正在尝试使用1D CNN进行 y = conv(x, h) ,并且过滤器 h 将被训练 . 在Keras这样做的最佳方法是什么?我找到的所有例子似乎都是"Each of the samples is ...
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    如何在keras的LSTM层中使用dropout?

    在keras'documentation中,没有关于LSTM层实际实现丢失的信息 . 但是,有一个链接到文件“A Theoretically Grounded Application of Dropout in Recurrent Neural Networks”,这使我相信辍学是按照所述文件中的描述实施的 . 也就是说,对于层正在处理的时间序列中的每个时间步长,使用相同的丢失掩码 . 看看sou...
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    关于Keras框架下自动编码器模型中的解码器层定义

    在this blog中包含的自动编码器示例中,作者构建了一个隐藏层,如下所示 . # this is the size of our encoded representations encoding_dim = 32 # 32 floats -> compression of factor 24.5, assuming the input is 784 floats input_img...
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    keras将图像从(无,无,1)重塑为(256,256,1)

    我的网络将随机大小的图像作为输入,因此输入图层形状将是(None,None,1) . 是否可以将形状转换为(256,256,1) . 我试过的是这个,但它没有用 . g_img = Reshape(target_shape=(256, 256, 1), input_shape=(None, None, 1), name='gD_input') out = Conv2D(64, kernel_si...
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    如何在keras中使用并行卷积层?

    我对神经网络和keras有点新 . 我有一些大小为6 * 7的图像,过滤器的大小为15.我想有几个过滤器并分别训练卷积层,然后将它们组合起来 . 我在这里看了一个例子: model = Sequential() model.add(Convolution2D(nb_filters, kernel_size[0], kernel_size[1], border...

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