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加载重量后如何在keras中添加和删除新图层？
我正在努力做转学习;为此我想删除神经网络的最后两层并添加另外两层 . 这是一个示例代码，它也输出相同的错误 . from keras.models import Sequential from keras.layers import Input,Flatten from keras.layers.convolutional import Convolution2D, MaxPooling2D fr... -
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如何提取训练有素的LSTM模型（Keras - TF后端）的每个门的输出
我正在使用训练有素的LSTM模型 . 我想在预测时提取每个门的输出，并且输入是单个序列 . 在 recurrent.py （来自keras包）中，将通过以下方式给出： i = self.recurrent_activation(x_i + K.dot(h_tm1_i, self.recurrent_kernel_i)) f = self.recurrent_activation(x_f + K.... -
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Keras：实施分层培训模式的更好方法是什么？
我目前正在学习使用Keras实现分层训练模型 . 我的解决方案很复杂且耗时，有人可以给我一些建议吗？也有人可以解释Keras的拓扑结构，特别是 nodes.outbound_layer ， nodes.inbound_layer 之间的关系以及它们与张量有什么关系： input_tensors 和 output_tensors ？从拓扑source codes on github，我很困惑： in... -
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将Keras预训练模型扩展为具有附加通道或波段的图像
我只是希望澄清一些关于前一篇文章的信息，该文章讨论了如何将Keras预训练的模型如VGG或InceptionV3扩展到不同大小的图像 . 我的问题是我有一些8频段的卫星图像 . 因此，图像可能是 650x650x8 而不是通常的RBG 3波段图像 . 我想知道我是否可以在8个波段而不是3个波段的图像上使用Keras预训练模型 . 现在有一个原始帖子并处理与此类似的事情 . 参考文章是关于将Kera... -
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如果我们需要更改input_shape，为什么还需要include_top = False？
据我所知，输入元组从卷积块进入 . 因此，如果我们想要更改input_tuple形状，修改卷积将是有意义的 . 为什么我们需要include_top = False并在末尾删除完全连接的层？ 另一方面，如果我们有不同数量的类，Keras可以选择使用no_of_classes更改softmax图层 我知道我在这里缺少一些东西 . 请帮我 示例：对于Inception Resnet V2 input... -
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将权重从一个Conv2D层复制到另一个
上下文 我使用Keras在MNIST上训练了一个模型 . 我的目标是在第一层之后打印图像，第一层是 Conv2D 层 . 为此，我正在创建一个具有单个 Conv2D 层的新模型，在该层中，我将权重从训练有素的网络复制到新网络中 . # Visualization for image ofter first convolution model_temp = Sequential() model_te... -
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1D卷积层是否支持可变序列长度？
我有一系列经过处理的音频文件，我使用Keras作为CNN的输入 . Keras 1D卷积层是否支持可变序列长度？ Keras文档对此不清楚 . https://keras.io/layers/convolutional/ 它在文档的顶部提到你可以使用（无，128）128维向量的可变长度序列 . 然而在底部它声明输入形状必须是a 3D tensor with shape: (batch_size,... -
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Keras Autoencoders - 如何可视化隐藏层的值？
我正在尝试做一个项目，其中隐藏层的值起着关键作用 . 我正在尝试使用本教程中的示例自动编码器，https://blog.keras.io/building-autoencoders-in-keras.html我能够进行渐变下降并且它也在收敛，但我不确定如何打印隐藏层的值 . 当我在model.outputs上使用print state时，我得到tf.Tensor 'add:0' shape =（？... -
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Keras顺序模型的多个嵌入层
我正在使用Keras（tensorflow后端），我想知道如何将多个嵌入层添加到Keras顺序模型中 . 更具体地说，我的数据集中有几列具有分类值，我考虑过使用单热编码，但已经确定分类项目的数量是数百个，导致一组大而且太稀疏的列 . 在寻找解决方案时，我发现Keras的嵌入层似乎非常优雅地解决了这个问题 . 但是，大多数示例（和Keras文档）都说明了一个嵌入层的非常简单的情况 . 不幸的是，我不... -
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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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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，暹罗网络，如何抽象功能？
我正在尝试修改Keras Siamese Network示例以获取图像功能 . 问题是，我如何获得图像功能？最后一层的输出只是一个数字 . 在 euclidean_distance 之前我该怎么做才能获得该功能？ -
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ValueError：“Flatten”输入的形状未完全定义（got（0,3,16））
运行以下模型时： l0 = Input(shape=(1, height, width), name='l0') l1 = Convolution2D(9, 5, 5, border_mode='same', activation='relu', name='l1')(l0) l1_mp = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), name='l1_mp')(l1) l2... -
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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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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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在conv层后添加密集
import keras.layers as KL input_image = KL.Input([None, None, 3], name = 'input_image') x = KL.Conv2D(64, (3,3), padding='same')(input_image) 在Conv之后，我想添加密集如下： KL.Dense(2)(KL.Flatten()(x)) 但会有一个错误： ... -
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如何从kera中的Conv2D正确获取图层权重？
我将Conv2D层定义为： Conv2D(96, kernel_size=(5, 5), activation='relu', input_shape=(image_rows, image_cols, 1), kernel_initializer=initializers.glorot_normal(seed), ... -
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如何在keras conv2d中指定过滤器
我试图在我的Keras模型中实现一个使用特定高斯滤波器的conv2D层 . 虽然现有的Keras Conv2D没有过滤器本身的参数，但我有生成过滤器的代码 . 相反，有一个 filters 参数，它是一个指定输出空间维度的整数，以及 kernel_size ，它是一个指定内核维度的元组 . 我试图使用Keras后端的东西来解决这个问题，因为conv2D函数here允许你像我想要的那样输入一个特定的... -
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如何查看keras模型的中间层？
我想像这个图像一样可视化keras模型的中间层 . 我在 github.com/EN10/KerasMNIST 中使用了CNN model，它已经有一个预先训练过的模型 . 而模型看起来像这样 Layer (type) Output Shape Param # ====================================... -
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Keras的多任务学习
我正在尝试在Keras中实现共享层 . 我确实看到Keras有 keras.layers.concatenate ，但我不确定有关其使用的文档 . 我可以用它来创建多个共享图层吗？使用Keras实现如下所示的简单共享神经网络的最佳方法是什么？ Edit 1: 请注意，所有3个NN的输入，输出和共享层的所有形状都是相同的 . 三个NN中有多个共享层（和非共享层） . 着色层对于每个NN是独特的，并... -
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Keras - 密集层与卷积2D层的融合
我想创建一个自定义层，它应该将密集层的输出与Convolution2D层融合 . 想法来自this paper，这是网络： 融合层试图将Convolution2D张量（ 256x28x28 ）与密集张量（ 256 ）融合 . 这是它的等式： y_global => Dense layer output with shape 256 y_mid => Convolution2D ... -
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如何在keras中展平图层？
我正在使用tensorflow后端 . 依次应用卷积，最大池化，展平和密集层 . 卷积需要3D输入（高度，宽度，color_channels_depth） . 卷积后，它变为（高度，宽度，Number_of_filters） . 应用最大池高后，宽度会发生变化 . 但在应用展平层后究竟发生了什么？例如 . 如果在展平之前输入是（24,24,32）那么它如何变平呢？ 对于高度，每个过滤器编号的重量是... -
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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...