我正在尝试在Windows10上安装Keras。我按此特定顺序安装了VisualStudio2015社区版、CUDA8.0、它的第二个补丁、cuDNN6.0、PyCharm、Anaconda、Python3.6.3。我安装了tensorflow-gpu。我将\path-to\Python\Python36\bin添加到PATH环境变量，以及NVIDIA文件夹。Tensorflow在shell中运行，但不能在Anaconda提示符下运行。当我尝试使用PowerShell中的pipinstallkeras安装Keras时，出现以下错误。PSC:\Users\myusr>pipinstall
我正在使用Keras构建和训练我的模型。模型看起来像这样:inputs=Input(shape=(input_size,3),dtype='float32',name='input')lstm1=LSTM(128,return_sequences=True)(inputs)dropout1=Dropout(0.5)(lstm1)lstm2=LSTM(128)(dropout1)dropout2=Dropout(0.5)(lstm2)outputs=Dense(output_size,activation='softmax',name='output')(dropout2)就在创建检查点
我在Windows10机器上使用python3.6.3。我使用pipinstall通过以下方式安装了pydot和graphviz:py-mpipinstallpydotpy-mpipinstallgraphviz我也去了graphviz网站，在这里下载安装了windows版本:http://www.graphviz.org/Download_windows.php默认安装到程序文件(x86)。但是当我在keras中绘制我的模型时，我仍然收到错误消息，说我必须安装pydot和graphviz，并且导入失败。我能行importpydotimportgraphviz在我的python控制台上
importpandasaspdimportnumpyasnpfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDensefromkeras.layersimportDropoutfromkeras.layersimportLSTMfromkeras.optimizersimportAdamfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalerdefcreate_dataset(dataset,datasetClass,look_back):dataX,dataY=[],[]foriinrange
我正在尝试训练keras模型并将其转换为coreML模型使用keras1.2.2和TensorFlow后端。这是一个分类任务。CoreML的输入显示为MultiArray.我需要这个是Image或类似CVPixelBuffer的东西.我尝试添加image_input_names='data'如前所述here.还有我的inputshape是(height,width,depth)我认为这是必需的。请帮助解决这个问题。我用了cifar10数据集和以下代码(Reference):fromkeras.datasetsimportcifar10fromkeras.modelsimportMode
使用https://blog.keras.io/building-powerful-image-classification-models-using-very-little-data.html上的教程，我训练了一个Keras模型来识别猫和狗之间的区别。'''Directorystructure:data/train/dogs/dog001.jpgdog002.jpg...cats/cat001.jpgcat002.jpg...validation/dogs/dog001.jpgdog002.jpg...cats/cat001.jpgcat002.jpg...'''fromkeras.
我在运行Ubuntu14.04的PC上安装了pycharm-2016.1.4。我已经使用pipinstallkeras安装了Keras(一个Python包)，PyCharm可以在之前找到它。但它现在无法找到Keras。我没有修改任何设置，所以这个问题可能是有线的。我的Python版本是Python2.7。我使用piplist来验证我是否安装了Keras:但是在PyCharm中使用以下命令检查此包:设置->项目->项目解释器。Keras不在软件包列表中。(使用的解释器与终端whichpython的结果相同)。 最佳答案 这很奇怪，但是
我正在使用Keras来预测时间序列。作为标准，我使用20个纪元。我想知道我的神经网络对20个时期中的每一个时期都预测了什么。通过使用model.predict，我在所有时期中只得到一个预测(不确定Keras如何选择它)。我想要所有预测，或者至少是10个最好的预测。根据我之前得到的答案，我应该通过子类化Callback()并在on_epoch_end函数。好吧，这个理论似乎已经成型，但我在编写代码时遇到了麻烦。谁能给出一个代码示例？不确定如何实现Callback()子类，也不知道如何将其与on_epoch_end函数中的model.predict混合。非常感谢您的帮助:)编辑好吧，我进化
我不断收到此警告:lstm.py:119:UserWarning:Themergefunctionisdeprecatedandwillberemovedafter08/2017.Useinsteadlayersfromkeras.layers.merge,e.g.add,concatenate,etc.merged_vector=merge([l1,l2],mode=lambdax:(x[0]-x[1])**2,output_shape=lambdax:x[0])/Library/Python/2.7/site-packages/keras/legacy/layers.py:456:
Keras中有一个Activation层。似乎是这段代码:model.add(Convolution2D(64,3,3))model.add(Activation('relu'))还有这个:model.add(Convolution2D(64,3,3,activation='relu'))产生相同的结果。这个额外的Activation层的目的是什么？[Upgr:2017-04-10]以上两种场景在性能上有区别吗？ 最佳答案 如您所见，这两种方法是等效的。我将向您展示一些使用该层可能会有所帮助的场景:同一层-不同的激活-人们可能很容易
