我在R中使用Python版本时遇到问题。我想将3.8版用于KERAS，当我运行网状的:: py_config（）时，我获得了3.6

我遇到以下错误： 用法：ipykernel_launcher.py [-h] -d数据集[-p图] [-m模型] ipykernel_launcher.py：错误：需要

我尝试了很多次，并使用了不同的解决方案在R中使用Keras和Tensorflow，但每次都是相同的问题。使用Python

<strong> bioActivatorV2 </strong>是我的自定义激活功能，它有两个主要问题，如下所示： <ul> <li> <code>self.po

我遇到以下错误： <pre class="lang-py prettyprint-override"><code> Epoch 1/15 -----------------------------------------

我实现了一个具有3个卷积层的CNN，并在每个层之后进行Maxpooling和Dropout 我注意到，当我第一次训练模型

我的数据集是大小为（M，t，N）的3D数组，其中M是样本数，t是序列中的时间步数，N是时间可能发生的事

我正在尝试更改此<a href="https://keras.io/examples/nlp/text_classification_with_transformer/" rel="nofollow noreferrer">page</a>

我正在为单词嵌入训练一个连续碗的单词模型，其中每个热门向量的形状都是形状为（V，1）的列向量。

我想用Tensorflow创建一个可以检测花朵的机器学习模型。我去了大自然，拍了4个不同物种的照片（每堂课

对于<a href="https://github.com/Dobiasd/frugally-deep/pull/239" rel="nofollow noreferrer">some library functionality</a>，我正在尝

我有一个使用keras <code>model.fit()</code>的代码。对于每个适合的贴士，我都可以看到以下形式的条形：

我目前正在尝试使用TFX来实现管道（我已经遵循了此笔记本：<a href="https://www.tensorflow.org/tfx/tutorials/tfx/co

我是机器学习的新手，以为我将从keras开始。在这里，我使用二进制交叉熵将电影评论分为三类分类（正

我想开发一个具有神经网络的命名实体识别系统，首先我使用了简单的LSTM层，并且该模型基于Words作为

<code>x_train</code>如下所示（22个功能）： <pre><code> total_amount reward difficulty duration discount bogo

前阵子，我读到了<a href="https://www.pyimagesearch.com/2019/10/21/keras-vs-tf-keras-whats-the-difference-in-tensorflow-2-0/" rel=

我有5000张随机动物的图像。我正在编写代码以相对于输入图像在数据集中找到相似的图像。我使用的是<

我有一个图像数据集以及方向信息。我想将此方向信息作为附加信息添加到完全连接的层。我也尝试了

我想在展平后保存图层的特征向量。我怎么做？作为输入，我想提供所有测试图像并让其预测结果，但