我正在尝试在Keras中构建一个综合模型，我需要为权重和偏差分配值。分配权重很容易，我使用此处提供的说明:https://keras.io/initializations/.但是，我找不到任何关于如何分配偏差的说明。有什么想法吗？ 最佳答案 您也可以像这样使用bias_initializer:model.add(Dense(64,kernel_initializer='random_uniform',bias_initializer='zeros')这是来自https://keras.io/initializers/
我已经在Keras中实现了一个绑定(bind)权重自动编码器并成功训练了它。我的目标是仅使用自动编码器的解码器部分作为另一个网络的最后一层，以微调网络和解码器。事情是，正如您从下面的摘要中看到的那样，解码器在我的绑定(bind)权重实现中没有参数，因此没有什么可以微调的。(decoder.get_weights()返回[])我的问题是:我是否应该更改绑定(bind)权重的实现，以便绑定(bind)层仍然可以保留权重，即编码器的转置权重？如果是，如何？还是我离题太远了？下面是自动编码器模型的总结以及绑定(bind)的密集层的类(从https://github.com/nanopony/k
我想在一个Python应用程序中使用model.fit()并行训练一些不同的模型。使用的模型没有必要的共同点，它们在不同时间在同一个应用程序中启动。首先，我在一个单独的线程中毫无问题地启动了一个model.fit()，然后是主线程。如果我现在想启动第二个model.fit()，我会收到以下错误消息:ExceptioninthreadThread-1:tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError:Node'hidden_1/BiasAdd':Unknowninputnode'hidden_1/MatMul'它们都
我使用带有TensorFlow后端的Keras来构建和运行神经网络。我需要在损失函数的输出张量上使用numpy函数。更具体地说，我的损失函数涉及寻找最近的邻居，我需要为ckdTree使用Keras功能。以此目的。我尝试使用K.eval()将我的输出张量转换为numpy数组。但是，我相信，当我尝试编译模型时，这会引发InvalidArgument错误，因为您无法在符号变量上运行eval()。这是重现此错误的玩具代码片段。importnumpyasnpfromkerasimportbackendasKfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.lay
我认为标题是不言自明的，但要详细询问，有sklearn的方法train_test_split()其工作方式如下:X_train,X_test,Y_train,Y_test=train_test_split(X,Y,test_size=0.3,stratify=Y)这意味着:该方法将以0.3:0.7的比例拆分数据，并尝试使两个数据中的标签百分比相等。有与此等效的keras吗？ 最佳答案 现在正在使用keras数据集类。我正在运行keras-2.2.4-tf以及新的tensorflow版本。基本上，使用类似tf.data.Dataset
一段时间以来，我使用工具keras得到了非常糟糕的结果，并且对这个工具没有那么多的怀疑。但我现在开始有点担心了。我试着看看它是否可以处理一个简单的XOR问题，30000个epoch之后它仍然没有解决它...代码:fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layers.coreimportDense,Activationfromkeras.optimizersimportSGDimportnumpyasnpnp.random.seed(100)model=Sequential()model.add(Dense(2,input_dim=2))mod
Bellow是Keras文档中的一段示例代码。看起来第一个卷积接受具有3个颜色channel的256x256图像。它有64个输出过滤器(我认为这些与我在其他地方读到的特征图相同，有人可以为我确认这一点)。让我感到困惑的是输出大小是(无、64、256、256)。我希望它是(None,64*3,256,256)因为它需要对每个颜色channel进行卷积。我想知道Keras如何处理颜色channel。在通过卷积之前，这些值是否被平均(转换为灰度)？#applya3x3convolutionwith64outputfiltersona256x256image:model=Sequential(
我想知道如何在Keras中使用批量归一化(BN)实现biLSTM。我知道BN层应该介于线性和非线性之间，即激活。这很容易用CNN或Dense层实现。但是，如何使用biLSTM做到这一点？提前致谢。 最佳答案 如果你想对LSTM的线性输出应用BatchNormalization，你可以这样做fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layers.recurrentimportLSTMfromkeras.layers.wrappersimportBidirectionalfromkeras.la
我正在使用KerasTensorBoard回调。我想运行网格搜索并可视化张量板上每个模型的结果。问题是不同运行的所有结果都合并在一起，损失图是这样的一团糟:如何重命名每次运行以具有类似于此的名称:这里是网格搜索的代码:df=pd.read_csv('data/prepared_example.csv')df=time_series.create_index(df,datetime_index='DATE',other_index_list=['ITEM','AREA'])target=['D']attributes=['S','C','D-10','D-9','D-8','D-7','
为什么我很困惑:如果我在示例[A,B,C]上测试我的模型，它将获得一定的准确性。如果我在示例[C、B、A]上测试相同的模型，它应该获得相同的准确度。换句话说，打乱例子不应该改变我的模型的准确性。但这似乎是下面发生的事情:一步一步:这是我训练模型的地方:model.fit_generator(batches,batches.nb_sample,nb_epoch=1,verbose=2,validation_data=val_batches,nb_val_samples=val_batches.nb_sample)这是我在不打乱验证集的情况下测试模型的地方:gen=ImageDataGen
