我想保存自定义 VGG16 模型的可训练权重。
我知道： custom_vgg_model.save_weights(fname) => 保存所有权重，甚至
我正在尝试编写一个像 Lenet 这样的模型来对来自 <code>mnist</code> 数据集的图像进行分类。我通过 <code>X =
我使用的迁移学习模型与 <a href="https://keras.io/guides/transfer_learning/" rel="nofollow noreferrer">Chollet's keras Tran
我正在为多类任务开发一个基本的 RNN 模型，但我在输出维度方面遇到了一些问题。
这是我的输入/
我想识别相似的图像。 VGG19 使用 4K 向量来执行此操作，但它可以匹配两个外观截然不同的图像。因此，
我正在从事天文图像分类项目，目前正在使用 keras 构建 CNN。
我正在尝试构建一个预处理管道，以
晚上好，对我来说有一个不清楚的部分，请帮我澄清一下，让我们假设我们有以下基本模型
<pre><code>d
我已在 <a href="https://github.com/xiqxin1/dann-tf.keras-test" rel="nofollow noreferrer">github</a>（带有可用数据集）上安
我将在 Keras 模型中使用预训练的词嵌入。我的矩阵权重存储在 ;matrix.w2v.wv.vectors.npy;它的形状为 (150854, 10
将 Channel First 用于神经网络中的图像时，在内存优化、学习加速或其他方面有什么好处吗？
<pre><code>C
我正在以 bilstm-attention-conv1d 方式构建模型（我想使用具有不同内核大小的多个 conv1d）我面临着注意力层
我创建了一个使用两层自定义 keras 模型的模型架构。我可以用它训练和预测并保存它，但无法加载它。<
因为我使用 PlaidML，所以我使用的是 Keras，而不是 tf.keras。
当我实例化我创建的模型时，标题中出现错
我正在使用 BERT 嵌入和 TensorFlow 建立一个简单的网络欺凌检测模型。我的数据集有两列（标签和文本）
<块引用>
<块引用>
当我使用以下代码安装 tensorflow-addons 时
</blockquote>
</blockquote>
<pre><code>pip install tenso
我想合并多个模型作为其输出与可训练系数的线性组合。是否可以在 Keras 中编写一个返回类似内容的自
我有以下代码从模型的开头删除了一些层，我在输入形状上出错
<pre><code>import keras
from keras import layers
我有这个完美运行的代码。
<pre><code>input_shape = (1,3000,1000)
x = tf.random.normal(input_shape)
y = tf.keras.layers.Con
我尝试使用 Keras 库在 Python 中创建自动编码器。
我想将我的模型分成两部分：编码器和解码器。但是当
我正在尝试实现一个条件自动编码器，它非常简单，并且在使拟合函数工作时出错。这是完整的代码片
