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我是神经网络和Tensorflow的新手 通常,当我们在TensorFlow中构建神经网络模型时,我们通过以下方式
我希望能够重设整个Keras模型的权重,这样就不必再次编译它。当前,编译模型是我代码的主要瓶颈。这
我正在建立一个模型来对花朵进行分类。所以我用Tensorflow创建了一个模型: <pre><code> keras.layers.Conv2D
<pre><code> model = tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Embedding(tokenizer.vocab_size, 64),tf.keras.layers.Bidirectional(tf.keras.layer
我在Keras中使用自定义损失功能遇到麻烦。任务看起来相当简单,但是由于意外行为而无法进行。想法是
我正在使用暹罗网络来识别输入图像是否相同。 问题在于,网络每次都会分配标签0(而不是0和1),导
我正在遵循<strong> Matterport Mask RCNN </strong>模型,但是对于设置用于训练的Steps_per_epoch和Validation_steps存有
我有一个利用二进制数据的LSTM,即标签全为0或1。 这将导致我使用S型激活函数,但是当我执行此
我已使用这些命令行命令成功将TensorflowJS模型转换为TensorflowLite(适用于Arduino风格的微控制器)。
我需要生成一个嵌入矩阵来代替图层。我先验地知道了这10个特征(彼此等距)之间的相似性,并且由于
假设我有形状为(3,2,2)的张量,并且我想将每个(2,2)矩阵乘以某个1d张量。这是代码: <pre><code>a=t
我正在尝试解决二进制分类问题。因此,我在Keras(带有TensorFlow后端)中创建了一个模型,并在CPU上训
我在下面的数据框中有100个独立的时间序列(单位-索引),并希望训练LSTM来预测目标(“ RUL”)。
我正在训练来自figshare的脑肿瘤数据集上的UNET图像分割网络,训练得很好,<strong>训练损失</strong>和<stron
我已经使用keras训练了图像分类模型,该模型提供了98%的训练acc,98%的验证acc,90%的测试acc,但是在
我尝试使用以下代码执行急切执行并禁用急切执行: <pre><code> model = build_encoder_decoder() final = build_refin
如何使用Autokeras运行具有多个输入的网络? 请参见以下失败的代码示例: <pre class="lang-py prettypr
我正在尝试用<a href="https://arxiv.org/abs/1906.12170" rel="nofollow noreferrer">3D-2D-CNN BLSTM-HMM and word-CTC models</a>
我正在制作一个CNN模型,将MRI脑部扫描归类为阿尔茨海默氏症和健康人群。 当前似乎过拟合了,我
我正在从事一个处理传感器数据的项目。我从3个地方收集了传感器数据,并将数据存储为csv文件。大约