我有一个相当简单/标准的Unet体系结构，如下所示：
<pre><code>df = pd.DataFrame({'col1': ["a","
我想在我自己的未标记图像数据集上预训练VGG16模型，而不使用ImageNet权重，所以我的问题是：
-是
在比较两个文档的嵌入时，我想在Keras模型中使用余弦相似度。
<ul>
<li>培训目标应该在哪个值范围内
我写了一个类似于以下代码的架构：
<a href="https://keras.io/guides/functional_api/#manipulate-complex-graph-topologie" rel
我正在实现自定义Keras层，我需要知道当前输入批次的批次大小才能进行计算。
当然，当我尝试获
我正在尝试使用CNN进行情感分类。该错误似乎与input_shape参数有关。
x数据由使用tokenizer.texts_to_sequ
我一直在寻找Keras的残密网络，但是互联网上的大多数信息仅集中在CNN的残密网络上。无论如何，有没有
我正在计算相对于神经元的（输入，target_class）对的网络输出的梯度。但是，按照我实现事物的方式，
我想将时间用作深度学习模型的输入功能。因此，我需要使用嵌入层将其转换为嵌入向量。所以我用：</
我在Python3中将Keras API与Tensorflow后端一起使用。
我正在创建一个多分类的多层感知器模型，其真正
我正在建立一个具有<a href="https://www.tensorflow.org/tutorials/text/nmt_with_attention" rel="nofollow noreferrer">Tensorflow
在张量流中对<a href="https://www.tensorflow.org/tutorials/customization/custom_layers" rel="nofollow noreferrer">how to create cust
我的模型有这个简单的层
<pre><code>states = Input(shape=(len(inputFinal),))
</code></pre>
这应该生成（328，None
给定 <code>tf.data.Dataset</code>，我们目前可以使用以下方法快速拟合线性模型：
<pre class="lang-py prettyprint
使用示例在
<a href="https://www.tensorflow.org/tutorials/structured_data/preprocessing_layers" rel="nofollow noreferrer">https://www
我正在尝试使用keras中的Model子类实现WideResnet。我不明白我的代码有什么问题：
<pre><code>class ResidualBlo
我有一个模型，看起来像这样：
<pre><code>Model: "sequential_4"
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我试图了解如何在<code>Tensorflow</code> / <code>Keras</code>中实现新的（自定义）图层。
Bahdanau的“添加剂注意
当我运行模型时，我有多个功能可以在LSTM中使用，时间步长= 5（n）
<pre><code>def create_dataset(dataset, time
我试图写一个生成对抗网络。下面是其中一个鉴别符的代码。
<pre><code>class D1(Layer):
def __init__ (self, inp
