我是keras / tensorflow的新手。
在另一个版本的keras中，张量流在准确性方面不一致。
我不知道
我正在根据时间序列数据制作数据窗口（输入，输出窗口对）。我已经将时间序列转换为tf数据集，其中
我需要在keras中自定义Whittaker平滑器（WS）和最小修剪平方（LTS）损失函数。可以使用numpy计算WS和LTS：</p
我在tf.keras模型的输出层之后的一层Lambda中使用<code>StaticHashTable</code>。实际上，这很简单：我有一个文
我希望每个类别都有新图像的可能性。比方说[0.1 0.2 0.7]代表三等。但是model.predict仅给出[0 0 1]。有什么
这是我第一次使用NN进行时间序列预测，我试图按小时预测下周或下个月的到达时间，但结果却很差，
<s
这是我的总体数据，形状为（10000，）。我正在尝试使用SGD创建LSTM模型，但是无论我如何调整图层的单
我试图了解我的keras模型中AUC ROC的适当用法。
我正在训练的特定模型是多班，多实验室的
<pre><c
我在Keras中建立了一个顺序模型
<pre><code>agent = keras.Sequential(
[
layers.Dense(100, activation="relu&#
我正在尝试为灰度MRI数据的二进制分类构建3D CNN。我是新来的，所以不要一拳了，我在这里学习！我有20
我正在使用Tensorflow Keras构建推荐系统。在某些模型中，我使用用户嵌入和项目嵌入。
在针对用户
我有一个生成器，生成三个变量。前两个变量是两输入Keras模型（功能性API）的两个输入。我正在使用TF-
我使用Keras功能API创建了一组网络
<a href="https://i.stack.imgur.com/502NZ.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="ht
我想使用FaceNet作为嵌入层（这是不可训练的）。
我尝试像这样加载FaceNet：
<pre class="lang-py pretty
我刚刚训练了U-net的血细胞和预测面膜。如何获得该多边形区域坐标？通常，当我们预测边界框时，我们
帮助！我无法预测模型，因为它给了我错误：
<code>ValueError: Input 0 of layer dense_3 is incompatible with the layer: e
我已经训练了一个模型，使用MobileNet作为预训练模型可以对4种类型的眼部疾病进行分类。我达到了94％
我有一个带有自定义损失函数的Keras模型（如下所示）。预期的行为是，当地面真理的第一个数字（第4
我想使用此模型，但是我们不能再使用合并。
<pre><code>image_model = Sequential([
Dense(embedding_size, input_sh
我一直在尝试在Keras中开发自定义Spatial RNN层。它应该是具有（1 * 3）* [1,0,0]的自定义内核的Conv2D层。它
