我对自动编码器有点陌生。我有来自Keras（<a href="https://blog.keras.io/building-autoencoders-in-keras.html" rel="nofollow
我尝试创建自定义权重约束，权重的范围是abs（weight）属于[0.5,1]。
你能给我什么建议吗？非常感谢！
我正在尝试创建lstm的合奏。下面是我对一个lstm的实现：
<pre><code>def lstm_model(n_features, n_hidden_unit, learn
我正在尝试建立一个分类器。当前，我正要生成对象，但是我一直遇到错误：
<pre><code>ValueError: Failed
我正在尝试在 <a href="http://people.cs.uchicago.edu/%7Edinoj/manifold/swissroll.html" rel="nofollow noreferrer">Swiss Roll dataset<
以下代码在 tensorflow 2.3.1 下工作正常，但在 2.4.0 下，在尝试训练逆模型（它是一个 icm 神经网络）时，ob
我正在尝试使用 tensorflow <code>keras.Sequential</code> 库为文本生成拟合 LSTM 模型，其中包含预训练的嵌入。
我正在尝试预测视频中的项目总数。每个视频都有不同数量的项目？我想通过 2dcnn 来完成。但我很困惑
我正在按照 <a href="https://colab.research.google.com/github/tensorflow/docs/blob/master/site/en/tutorials/images/data_augmentation.
我是一名数据科学专业的学生，我正在尝试使用深度学习。我的模型如下：
<pre><code>Model: "sequ
好的，所以我有一个完全运行的 keras 模型，然后用这一行保存了权重：
<pre><code>model.save_weights("rho
如何定义 Keras 自定义层以向大小为 (None, 100) 的 Flatten 层（CNN）的输出添加随机值？
我至少看到了三种在 keras 中创建自定义层的方法。
<pre><code>import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensor
我正在训练一个 CNN，并通过定义通过 Keras 层应用数据增强：
<pre><code>int characterCount = 0;
int i = 0, j = 0;
给定一个具有输入形状 (None,256,256,3) 和 batch_size 为 16 的 Keras 模型（在 Colab 上），那么为该输入形状分
因为 tf.data 增强仅在 CPU 上执行。我需要一种在 TPU 上为音频项目运行某些增强的方法。<br/>
例如，
<
我想尝试中定义的流程
<pre><code>https://www.youtube.com/watch?v=vSzou5zRwNQ
</code></pre>
检查深度学习房价预测
我正在向我的 tensorflow 模型添加数据增强，如下所示：
<pre><code>data_augmentation = keras.Sequential([
layers.e
我有一个尺寸为 <strong>[10000, k=5, m=1024]</strong> 的 3D 数据集（10000 是数据的数量），我想训练一个具有本
我正在尝试在以下代码中在 Conv2D 层之后添加截断层：
<pre><code>input_layer = Input(shape=(256, 256, 1))
conv = Co
