我目前正在使用笔记本电脑使用keras预训练模型评估ImageNet验证集。
一个模型通过所有50000张图像大约需
所有的问候和下午好。
首先，我有一个包含220行和4列的时间序列的数据集，每行是一周的最后一
让P成为4个参数[P1，P2，P3，P4]的列表
让M成为形状为（512、512、1）的输入层
我想要的是将M乘
我在Google Cloud Storage上有一个存储桶，其中包含用于TensorFlow模型训练的图像。我正在使用<code>tensorflow_clo
我目前正在使用TensorFlow，并尝试获取分类问题的10个最高功能。这是我当前的代码段：
<pre><code> att
我阅读了将<code>LSTM</code>与<code>CONV1</code>结合使用的示例。
（摘自：<a href="https://machinelearningmastery.com/how
我正在使用非传统的正向传播步骤实现自定义层。每个输入是3维训练示例，而输出是1维数组。输入是一
要求：-我们想通过使用tensorflow-keras预训练模型通过keras引擎预测方法从图像中提取特征/嵌入。详细信息
我有一个序列预测问题，在给定序列中的最后<code>m</code>个项目（6）的情况下，我需要预测下一个项目
找不到“ nvcuda.dll”。 TensorFlow要求将此DLL安装在％PATH％环境变量中命名的目录中。通常，它安装在“ C
我有一个数据集，如下图所示，其中有<code>m</code>行（=批处理大小）和<code>n</code>列（<code>v1, v2, ... vn</co
我正在尝试遵循此博客文章，他们在其中构建一个自动编码器，编码器和解码器共享权重。
<a href=
我知道我们以.h5扩展名保存了Keras模型。但是<a href="https://github.com/commaai/openpilot/tree/master/models" rel="nofollo
我正在尝试使用keras-rl来训练和使用AI来开发使用Python绑定以C ++编写的游戏。这是我第一次使用keras-rl，
我想尝试从（1,15）数组X预测（3，280）数组y中的值，其中列代表时间步长，行代表特征，即X具有1个特
我正在制作一个深多模自动编码器，该编码器具有两个输入并产生两个输出（它们是重构的输入）。两
所以我知道Keras model.predict（）第一次被调用时速度较慢。
解释原因如下：
<a href="https://github.com/keras-team
我将keras模型（在python中）部署到ML Azure。部署以不正常状态结束。这意味着什么？
我使用以下代码部署
我已经在大量不同的数据集（100量级）上分别训练了相同的神经网络体系结构，以学习每个神经元的独
<pre><code>i = Input(shape=(100,100,1,))
x = Conv2D(32,(3,3),strides=1,activation='relu')(i)
x = BatchNormalization()(x)
x = MaxPoo
