我正在使用keras1.0.1我正在尝试在LSTM之上添加一个注意力层。这是我目前所拥有的，但它不起作用。input_=Input(shape=(input_length,input_dim))lstm=GRU(self.HID_DIM,input_dim=input_dim,input_length=input_length,return_sequences=True)(input_)att=TimeDistributed(Dense(1)(lstm))att=Reshape((-1,input_length))(att)att=Activation(activation="soft
我在一夜之间训练了一个keras模型，得到了75%的准确率，我现在对此很满意。它有60,000个样本，每个样本的序列长度为700，词汇量为30。每个epoch在我的gpu上大约需要10分钟。所以这是60,000/600秒，大约是每秒100个样本，并且必须包括反向传播。所以我保存了我的hdf5文件并再次加载它。#Model:model=Sequential()model.add(LSTM(128,input_shape=(X.shape[1],X.shap[2]),return_sequences=True))model.add(Dropout(0.25))model.add(LSTM(
我尝试了以下方法:#!/usr/bin/envpythonimportkerasfromkeras.modelsimportmodel_from_yamlmodel_file_path='model-301.yaml'weights_file_path='model-301.hdf5'#Loadnetworkwithopen(model_file_path)asf:yaml_string=f.read()model=model_from_yaml(yaml_string)model.load_weights(weights_file_path)model.compile(optimiz
我希望有人能解释Keras中的输入层和Tensorflow中的占位符之间的区别(如果有的话)？我调查的越多，两者看起来就越相似，但到目前为止我还不能100%相信这两种方式。以下是我观察到的支持输入层和tf占位符相同的说法:1)从keras.Input()返回的张量可以像tf.Session的run方法的feed_dict中的占位符一样使用。这是使用Keras的简单示例的一部分，它添加了两个张量(a和b)并将结果与第三个张量(c)连接:model=create_graph()con_cat=model.output[0]ab_add=model.output[1]#Thesevalu
我目前正在研究Keras框架。并做了一些简单的分类测试等。我想找到一种反向运行网络的方法，使用输出作为输入，反之亦然。有什么办法吗？ 最佳答案 没有“反向运行神经网络”这样的东西，因为神经网络的通用架构没有定义任何非正向数据处理。然而，有一个模型子类可以做到这一点——生成模型，它现在不是keras的一部分。您唯一可以做的就是创建一个网络，以某种方式“模拟”您感兴趣的生成过程。但这是特定于模型的特定方法，没有通用的解决方案。 关于python-在Keras中反向运行模型，我们在StackO
Aux_input=Input(shape=(wrd_temp.shape[1],1),dtype='float32')#shape(,200)Main_input=Input(shape=(wrdvec.shape[1],),dtype='float32')#shape(,367)X=Bidirectional(LSTM(20,return_sequences=True))(Aux_input)X=Dropout(0.2)(X)X=Bidirectional(LSTM(28,return_sequences=True))(X)X=Dropout(0.2)(X)X=Bidirectio
我正在尝试在同一进程中加载三个不同的模型。只有第一个按预期工作，其余的像随机结果一样返回。基本上顺序如下:定义并编译第一个模型之前加载训练好的权重重命名图层第二个模型的过程相同第三个模型的过程相同所以，像这样:model1=Model(inputs=Input(shape=input_size_im),outputs=layers_firstmodel)model1.compile(optimizer='sgd',loss='mse')model1.load_weights(weights_first,by_name=True)#renamelayersbutdidn'tworkm
我目前尝试在Keras中为时间序列分类构建顺序模型时遇到了问题。我想使用channels_first数据，因为从每个处理的角度来看它更方便(不过我只使用一个channel)。这适用于我正在使用的Convolution1D层，因为我可以指定data_sample='channels_first'，但不知何故这不适用于Maxpooling1D，它看起来没有这个选项。我要构建的模型结构如下:model=Sequential()model.add(Convolution1D(filters=16,kernel_size=35,activation='relu',input_shape=(1,w
我在Keras中有一个LSTM，我正在训练它来预测时间序列数据。我希望网络在每个时间步输出预测，因为它每15秒接收一次新输入。所以我正在努力的是训练它的正确方法，以便它输出h_0、h_1、...、h_t作为恒定流，因为它接收x_0、x_1、....、x_t作为输入流.是否有这样做的最佳实践？ 最佳答案 您可以通过设置stateful=True在LSTM层中启用有状态性.这将层的行为更改为始终使用层的先前调用的状态，而不是为每个layer.call(x)重置它。例如，一个LSTM层有32个单元，批量大小为1，序列长度为64，特征长度为
我想知道LSTM在Keras中是如何工作的。在thistutorial例如，与许多其他人一样，您可以找到类似这样的内容:model.add(LSTM(4,input_shape=(1,look_back)))“4”是什么意思。它是层中神经元的数量。对于神经元，我的意思是每个实例都给出一个输出？其实我找到了thisbrillantdiscussion但并没有真正被thereferencegiven中提到的解释说服.在方案上，可以看到图示的num_units，我想我说这个单元中的每一个都是一个非常原子的LSTM单元(即4个门)并没有错。但是，这些单元是如何连接的？如果我是对的(但不确定)，
