我正在使用Keras库创建神经网络。我有一个iPython笔记本，用于加载训练数据、初始化网络和“拟合”神经网络的权重。最后，我使用save_weights()方法保存权重。代码如下:fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layers.coreimportDense,Dropout,Activationfromkeras.optimizersimportSGDfromkeras.regularizersimportl2fromkeras.callbacksimportHistory[...]input_size=data_X.shape[1
使用Tensorflow后端，这个Keras模型似乎需要6GB以上的RAM。我的粗略计算表明存储权重不应超过500MB。怎么回事？fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layers.coreimportDense,Activation,Dropout,Flattenfromkeras.layers.convolutionalimportConvolution2D,MaxPooling2DIMAGE_SIZE=128print('Buildmodel...')model=Sequential()#threecolorchannels,128x
这几天在学习keras，在使用scikit-learnAPI的时候遇到了一个错误，下面是一些可能有用的东西:环境:python:3.5.2keras:1.0.5scikit-learn:0.17.1代码importpandasaspdfromkeras.layersimportInput,Densefromkeras.modelsimportModelfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.wrappers.scikit_learnimportKerasRegressorfromsklearn.cross_validationimporttr
我想在keras中创建一个深度神经网络，其中输入层的每个元素都使用相同的共享Embedding()层“编码”，然后再送入更深层。每个输入都是一个定义对象类型的数字，网络应该学习一个嵌入来封装“这个对象是什么”的一些内部表示。因此，如果输入层有X维，嵌入有Y维，则第一个隐藏层应由X*Y个神经元组成(每个输入神经元都嵌入)。HereisalittleimagethatshouldshowthenetworkarchitecturethatIwouldliketocreate,whereeachinput-elementisencodedusinga3D-Embedding我该怎么做？
有没有办法在Keras中设置全局权重衰减？我知道使用正则化器(https://keras.io/regularizers/)的层智能，但我找不到任何关于设置全局权重衰减的方法的信息。 最佳答案 无法立即将“全局”权重衰减直接应用于整个keras模型。但是，正如我描述的那样here，您可以通过遍历其层并在适当的层上手动应用正则化器来对模型进行权重衰减。这是相关的代码片段:model=keras.applications.ResNet50(include_top=True,weights='imagenet')alpha=0.00002
在Keras中测试样本评估是这样完成的score=model.evaluate(testx,testy,verbose=1)这不会返回预测值。有一个方法predict返回预测值model.predict(testx,verbose=1)返回[[.57.21.21][.19.15.64][.23.16.60].....]testy是一个热编码，它的值是这样的[[100][001][001]]testy之类的预测值如何或如何将预测值转换为一个热编码？注意:我的模型是这样的#setupthemodel,addlayersmodel=Sequential()model.add(Conv2D(3
我正在尝试使用keras训练LSTM模型，但我想我在这里出错了。我得到了一个错误ValueError:Errorwhencheckinginput:expectedlstm_17_inputtohave3dimensions,butgotarraywithshape(10000,0,20)虽然我的代码看起来像model=Sequential()model.add(LSTM(256,activation="relu",dropout=0.25,recurrent_dropout=0.25,input_shape=(None,20,64)))model.add(Dense(1,activa
我试图实现一个前馈神经网络。这是结构:输入层:8个神经元，隐藏层:8个神经元，输出层:8个神经元。输入数据是8位的向量(输入层的每个神经元1位)。神经网络的输出也是8位的向量。因此，数据集总共有256个示例。示例:如果给定x=[0.0,1.0,0.0,0.0,1.0,1.0,0.0,1.0]输出必须是y=[1.0,0.0,0.0,0.0,0.0,1.0,0.0,1.0]这是实现:fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDenseimportnumpyasnpimportrandomfrommathimportceil#
我正在使用Keras库在Python中创建神经网络。我已经加载了训练数据(txt文件)，启动了网络并“拟合”了神经网络的权重。然后我编写了代码来生成输出文本。这是代码:#!/usr/bin/envpython#loadthenetworkweightsfilename="weights-improvement-19-2.0810.hdf5"model.load_weights(filename)model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer='adam')我的问题是:执行时会产生以下错误:model.load_weight
我看过一些教程，以深入了解Keras，以使用卷积神经网络进行深度学习。在教程(以及Keras的官方文档)中，MNIST数据集是这样加载的:fromkeras.datasetsimportmnist(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data()但是，没有解释为什么我们有两个数据元组。我的问题是:什么是x_train和y_train以及它们与它们的x_test和y_test有何不同同行? 最佳答案 训练集是用于训练模型的数据集的子集。x_train是训练数据集。y_train是x_
