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我已经在Keras中制作了一个CNN模型,并将其保存为“ model.h5”。输入形状为128x128。现在,我在一个新文
<pre><code>def LstmSingle(name, train, vaild, test, idx, epoch=500, layer_size=32,time_stap=10,learning_rate=5e-3, batch_size=8): idx_te
我正在尝试让神经网络拟合随机微分方程(SDE)的两个参数,该方程的终端分布具有已知矩(均值,标
我正在尝试以这样的方式来连接两层:在连接时为各层分配可训练的权重。其背后的想法是,我的模型
def训练(epochs = 1,batch_size = 128): <pre><code>valid = np.ones((batch_size, 1)) fake = np.zeros((batch_size, 1)) for e
我正在使用Autokeras在Google Colab上进行RGB图像分类。我的目录如下: <pre><code>train ---class1 ------img1.jpg ---
我试图了解Faster RCNN中的RPN网络。 我了解RPN网络的概念, <ol> <li>将输入图像传递到经过预先训
当我尝试为WGAN_GP建立对抗图时,出现此错误。 <pre><code>def _create_adversarial_graph(self): real_img = Inpu
我刚安装了Anaconda3,并且在我输入<code>conda install keras</code>时出现此错误: <pre><code>(base) C:\Users\Tejas&g
我正在创建一个基于LSTM的变体自动编码器。我创建了自己的自定义损失函数,在其中使用了两个不同的
我正在尝试使用张量流创建变体自动编码器。我已按照keras网站(<a href="https://keras.io/guides/making_new_layers_
我制作了一个卷积网络,其中某些层具有膨胀,训练时出现以下错误: <code>tensorflow.python.framework.errors_im
我有3个张量分别为(100,43,1024),(100,37,1024)和(100,42,1024)。我想将所有这些张量的第二维设为第二
有什么方法可以检查Keras框架是否使用GPU或CPU训练模型? 我正在使用keras在GPU上训练我的模型,但
我正在处理具有图像和文本的数据集。我需要创建将文本和图像作为输入的混合模型,以将图像分为两
<strong>我发现适用于我的情况的解决方案如下。希望这对某人有帮助。</strong> 如何将由sklearn创建的TF-IDF
所以我有形成图案的2D矢量序列。我想预测序列如何继续。 我有一个由start_x和start_y顺序组成的数组组成
我正在尝试使用Keras load_model函数加载经过训练的模型。我正在使用导入: <pre><code>from keras.models import
deeplearning4j返回“预期的模型类名称Model(找到的Functional)”。尝试加载keras模型时。 尝试按顺序加载
我想在CPU上并行训练多个网络以节省时间。这是我想以并行方式而不是顺序地训练的两个网络的示例。