我想开发一个具有神经网络的命名实体识别系统，首先我使用了简单的LSTM层，并且该模型基于Words作为

如果我错了，请纠正我，但是我听说Logistic回归将数据的线性回归作为“变量”（而不是x），例如：

我正在使用anaconda，因为我想在32位系统上使用install tensorflow。我创建了一个新环境以在anaconda中安装tensr

<code>x_train</code>如下所示（22个功能）： <pre><code> total_amount reward difficulty duration discount bogo

前阵子，我读到了<a href="https://www.pyimagesearch.com/2019/10/21/keras-vs-tf-keras-whats-the-difference-in-tensorflow-2-0/" rel=

我有5000张随机动物的图像。我正在编写代码以相对于输入图像在数据集中找到相似的图像。我使用的是<

大家！我正在阅读有关Bert的文章，并希望对其词嵌入进行<strong>文本分类</strong>。我遇到了以下代码行

我使用Deeplab官方<a href="https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/deeplab" rel="nofollow noreferrer">Github</a>页

我目前面临一个有关SavedModel格式的输入的预处理的问题。 我正在使用使用子字/ BPE编码器的Transformers模

我想在展平后保存图层的特征向量。我怎么做？作为输入，我想提供所有测试图像并让其预测结果，但

我正在尝试在Keras中训练3D CNN模型，但是在执行单元格时出现此错误： <pre><code>ValueError: Input 0 of layer

<pre><code> import tensorflow as tf with tf.Graph().as_default(): sentences = tf.placeholder(tf.string) import tensor

我有一个火车数据集trainX和trainy。 TrainX的形状为（n，128,3）火车的形状为（n，1）。 我想删除所有

我正在尝试运行具有1个通道/灰度图像且尺寸为28x28像素的CNN（卷积神经网络）。当我尝试训练模型时，

我正在尝试使用卷积网络来提取一些特定的时间序列特征。该信号包含一些希望我的网络学习的高振幅

我是CNN的新手，我遇到了二进制分类问题，验证准确度为50％。 为便于记录，我正在尝试将脑部扫

我建立了一个LSTM模型，以使用大小为（1750、20、28）的输入矩阵X和1750，长度序列20和28的特征来分析时间

在此答案之后，我正在尝试使用以下结构为回归问题构建自定义损失： <a href="https://stackoverflow.com/question

在Google Colab上训练模型时，我遇到以下错误，亚当依赖项/优化器可能存在问题。 <blockquote> ValueErro

我使用以下代码将电影评论分为三类（负数为-1，中性数为0和1为正数）。但是，对于三类分类问题，最