1)我尝试使用TF后端重命名Keras中的模型和层，因为我在一个脚本中使用多个模型。类模型似乎具有属性model.name，但在更改它时我得到“AttributeError:无法设置属性”。这里的问题是什么？2)此外，我正在使用顺序API，我想给图层命名，这似乎可以使用函数式API，但我没有找到顺序API的解决方案。anonye知道如何为顺序API做吗？更新为2):命名图层有效，尽管它似乎没有记录。只需添加参数名称，例如model.add(Dense(...,...,name="hiddenLayer1")。注意，具有相同名称的图层共享权重! 最佳答案
我正在尝试使用InceptionV3模型进行图像分类。Keras的ImageDataGenerator是否会创建添加到我的数据集的新图像？如果我有1000张图片，使用此功能是否会将其加倍到2000张用于训练的图片？有没有办法知道有多少图像被创建并现在输入到模型中？ 最佳答案 简短回答:1)所有原始图像都只是转换(即旋转、缩放等)每个时期，然后用于训练，以及2)[因此]每个时期的图像数量等于您拥有的原始图像数量。长答案:在每个时代，ImageDataGenerator对您拥有的图像应用转换，并使用转换后的图像进行训练。这组转换包括旋转
我在gensim中训练过word2vec。在Keras中，我想用它来制作使用该词嵌入的句子矩阵。由于存储所有句子的矩阵非常占用空间和内存效率。所以，我想在Keras中制作嵌入层来实现这一点，以便它可以用于更多层(LSTM)。你能详细告诉我怎么做吗？PS:和其他题不同，因为我用的是gensim训练word2vec，而不是keras。 最佳答案 假设您有以下需要编码的数据docs=['Welldone!','Goodwork','Greateffort','nicework','Excellent!','Weak','Pooreffor
我使用ImageDataGenerator和flow_from_directory进行训练和验证。这些是我的目录:train_dir=Path('D:/Datasets/Trell/images/new_images/training')test_dir=Path('D:/Datasets/Trell/images/new_images/validation')pred_dir=Path('D:/Datasets/Trell/images/new_images/testing')ImageGenerator代码:img_width,img_height=28,28batch_size=
在新的API变化下，你如何在Keras中进行层的逐元素乘法？在旧的API下，我会尝试这样的事情:merge([dense_all,dense_att],output_shape=10,mode='mul')我试过这个(MWE):fromkeras.modelsimportModelfromkeras.layersimportInput,Dense,Multiplydefsample_model():model_in=Input(shape=(10,))dense_all=Dense(10,)(model_in)dense_att=Dense(10,activation='softmax
经过这里的一些搜索，我仍然找不到解决这个问题的方法。我是Keras的新手，如果有解决方案，我深表歉意，实际上我不明白它与我的问题有何关系。我正在使用Keras2/FunctionalAPI制作一个小型RNN，但我无法让ConcatenateLayer正常工作。这是我的结构:inputSentence=Input(shape=(30,91))sentenceMatrix=LSTM(91,return_sequences=True,input_shape=(30,91))(inputSentence)inputDeletion=Input(shape=(30,1))deletionMatr
我有一个定义为顺序模型的有状态LSTM:model=Sequential()model.add(LSTM(...,stateful=True))...稍后，我将其用作功能模型:input_1,input_2=Input(...),Input(...)output_1=model(input_1)output_2=model(input_2)#Isthestatefrominput_1preserved?当我们在input_2上再次应用model时，来自input_1的状态是否保留？如果是，如何在调用之间重置模型状态？ 最佳答案 根据
尝试使用虚拟环境在MacOSX中运行Keras版本苹果操作系统:10.12.4(16E195)python2.7疑难解答重新创建Virtualenv重新安装keras日志(venv)me$sudopipinstall--upgradekerasCollectingkerasRequirementalreadyup-to-date:sixin/Library/Python/2.7/site-packages/six-1.10.0-py2.7.egg(fromkeras)Requirementalreadyup-to-date:pyyamlin/Library/Python/2.7/sit
我的虚拟数据集中有12个长度为200的向量，每个向量代表一个样本。假设x_train是一个形状为(12,200)的数组。当我这样做时:model=Sequential()model.add(Conv1D(2,4,input_shape=(1,200)))我得到错误:ValueError:Errorwhencheckingmodelinput:expectedconv1d_1_inputtohave3dimensions,butgotarraywithshape(12,200)如何正确调整输入数组的形状？这是我更新的脚本:data=np.loadtxt('temp/data.csv',d
作为一项实验，我正在构建一个keras模型来近似矩阵的行列式。然而，当我运行它时，损失在每个时期都会下降，而验证损失会上升!例如:8s-loss:7573.9168-val_loss:21831.5428Epoch21/508s-loss:7345.0197-val_loss:23594.8540Epoch22/5013s-loss:7087.7454-val_loss:24718.3967Epoch23/507s-loss:6851.8714-val_loss:25624.8609Epoch24/506s-loss:6637.8168-val_loss:26616.7835Epoch
