我刚刚升级到tensorflow 2.3。
我想制作自己的数据生成器进行培训。
使用tensorflow 1.x，我做到了：
<pre><
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
我使用图片创建了一个数据集：
<pre><code>import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
dat
亲爱的
如何在Keras中连接四个不同的张量1D？输出以下错误：
<code>ValueError: Input 0 is incompatible
我正在尝试将我的一列转换为张量，但出现错误。但是如果我尝试自己转换数组，我就不会有问题。
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
我想用<code> map</code>将一个函数（gaussian_filter）应用于我的数据集
这是我的代码的一部分
<pre><co
我有一个预训练模型，其输出形状为（20,7,7,256）
我使用<code>(None,20,7,7,256)</code>将输出重塑为<code>tf
当我尝试获取利用SVM进行分类的功能时，显示以下错误。详细信息如下所述。
型号：“顺序”
我是tensorflow的新手（我使用版本2.1.0），并且有问题。我想教我的模型对图像进行分类。我有四节课。
0
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我有一个VGG预训练模型。我将形状（160,120,3）的图像传递给它，并以批处理大小10传递。批处理中的每个
我正在尝试在keras / tensorflow中构造依赖标签的卷积过滤器。因此，卷积滤波器取决于批处理中的每个示
我已指定<strong>批量大小= 16 </strong>和<strong>每个时期的步数= 1000 </strong>。数据集中的<strong>样本总数为26
使用Keras Tuner时，似乎没有一种方法可以跳过有问题的超参数组合。例如，Conv1D层中的过滤器数量可能与
我对Keras模型，预测和混淆矩阵有疑问。
我想将此Keras教程更改为多个课程。
<a href="https://www
我正在尝试合并tf.keras。等价的是什么。
<pre><code>model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Concatenate(
我在喀拉拉邦的下一层面临困难：
<pre><code>gaussian_projection = 64
gaussian_scale = 20
initializer = tf.keras.initial
这个问题可能类似于<a href="https://stackoverflow.com/questions/54705367/what-is-the-difference-between-separableconv2d-and-conv2
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
