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我拥有以下网络(经过训练的CNN + LSTM可以对视频进行分类): <pre><code> frames, channels, rows, columns = 5,3,
我想在Keras(Tensorflow 2.3.0)中使用以下结构构建一个层: <a href="https://i.stack.imgur.com/YlCJC.gif" rel="no
我要保存的模型中有一个自定义Keras层。我想重新加载此模型。这是我用来执行此操作的代码: <pre><c
我正在使用以下代码加载图像以输入到keras-theano模型中。 <pre><code> ValueError: Layer sequential_13 was called wi
Env:Tensorflow2.3.0 python3.6 我正在尝试为训练过程自定义图层以进行图像增强。这是我的代码: <
我需要在现有模型的开头添加图层。但是,我需要在“主模型级别”上添加层,也就是说,我不能使用
出于研究目的,我正在尝试撰写一篇论文。为了创建模型的一部分,我创建了一个类。该代码在Google cola
<code>x</code>是一个<code>(64, 1)</code>维向量,使用<code>tf.random.uniform((BATCH_SIZE, 1))</code>随机创建,其中<code>B
每个循环层都需要输出,我的设置如下: 100个训练示例,每个示例3个时间步,每个元素20d特征向
我想在损失函数期间计算所有编码矢量之间的值(相似度/距离),但这是不可能的,因为我无法访问批
我在keras中有一个lstm层,我要添加“注意”。我想获取初始隐藏状态(零张量)并将其传递给我的Attentio
在发送到TensorFlow中的Keras层之前,是否可以屏蔽输入中的多个值? 。除了后期填充外,我还必须在中间
如何将<code>tf.keras.layers</code>与<code>tf.Variable</code>相乘? 上下文:我正在创建一个样本依赖的卷积
我的图像数据大小太小(大约100),因此我使用ImagDataGenerator进行扩充。 我不知道为什么会出错 对于图
我设计了UNET模型。 输入大小为<code>(64,64,4)</code>,其中4代表<code>4 channel</code>和<code>output size is (64,64,1).</
我不知道如何构造嵌套的RNN模型 我有3个不同的表(假设表名称为<strong> table1,table2,table3 </strong>
我已经从tensorflow_addons训练了一个具有keras层和weight_normalization层的模型。这是我训练并以张量流文件格
我在<a href="https://www.tensorflow.org/guide/keras/functional" rel="nofollow noreferrer">Functional API</a>中使用了tensorflow 通
当我创建具有多个输入和输出的自动编码器体系结构时,<code>plot_model</code>图不会按预期显示(问题以红
我试图在Keras中构建顺序模型,但是当我编译模型时,出现此错误,该如何解决? <pre><code># Step 3: Mode