我正在尝试调试我构建的keras模型。似乎我的渐变正在爆炸，或者除以0或类似的东西。当它们通过网络反向传播时，能够检查各种梯度会很方便。像下面这样的东西是理想的:model.evaluate(np.array([[1,2]]),np.array([[1]]))#givesthelossmodel.evaluate_gradient(np.array([[1,2]]),np.array([[1]]),layer=2)#givesthedoutput/dlossatlayer2forthegiveninputmodel.evaluate_weight_gradient(np.array([
我知道Keras的默认后端已从Theano切换到TensorFlow，但有了Theano的开发版本，我可以使用OpenCL在GPU上进行训练(我有AMD卡)。但是，当我导入Keras时，它只使用TensorFlow后端即使我更改了Keras配置文件中的值:~$cat$HOME/.keras/keras.json{"epsilon":1e-07,"floatx":"float32","backend":"theano"}~$python-c'importkeras'UsingTensorFlowbackend.~$KERAS_BACKEND=theanopython-c'importke
我在Jupyternotebook中运行了以下代码:#Visualizetraininghistoryfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDenseimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpy#fixrandomseedforreproducibilityseed=7numpy.random.seed(seed)#loadpimaindiansdatasetdataset=numpy.loadtxt("pima-indians-diabetes.csv",delimiter=","
我的神经网络第一层是这样的:model.add(Conv1D(filters=40,kernel_size=25,input_shape=x_train.shape[1:],activation='relu',kernel_regularizer=regularizers.l2(5e-6),strides=1))如果我的输入形状是(600,10)我得到(None,576,40)作为输出形状如果我的输入形状是(6000,1)我得到(None,5976,40)作为输出形状所以我的问题是这里到底发生了什么？第一个例子是简单地忽略了90%的输入吗？ 最佳答案
在我的模型中，我使用GloVe预训练嵌入。我希望让它们不可训练，以减少模型参数的数量并避免过度拟合。但是，我有一个特殊符号，我确实想要训练其嵌入。使用提供的嵌入层，我只能使用参数“trainable”来设置所有嵌入的可训练性，方法如下:embedding_layer=Embedding(voc_size,emb_dim,weights=[embedding_matrix],input_length=MAX_LEN,trainable=False)是否有仅训练嵌入子集的Keras级解决方案？请注意:没有足够的数据来为所有单词生成新的嵌入。These答案仅与原生TensorFlow相关。
我已经从这个链接humanposeestimationkeras克隆了人体姿势估计keras模型当我尝试在googlecolab上加载模型时，出现以下错误代码fromkeras.modelsimportload_modelmodel=load_model('model.h5')错误ValueErrorTraceback(mostrecentcalllast)in()1fromkeras.modelsimportload_model---->2model=load_model('model.h5')/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/keras/
我正在尝试在keras上做这个关于回归的小教程:http://machinelearningmastery.com/regression-tutorial-keras-deep-learning-library-python/不幸的是，我遇到了无法修复的错误。如果我只是复制并粘贴代码，则在运行此代码段时会出现以下错误:importnumpyimportpandasfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDensefromkeras.wrappers.scikit_learnimportKerasRegressorfro
我一直在做我的项目DeepLearningLanguageDetection这是一个具有这些层的网络，可以识别16种编程语言:这是生成网络的代码:#Settingupthemodelgraph_in=Input(shape=(sequence_length,number_of_quantised_characters))convs=[]foriinrange(0,len(filter_sizes)):conv=Conv1D(filters=num_filters,kernel_size=filter_sizes[i],padding='valid',activation='relu',
我目前正在使用Keras模型，该模型的第一层是嵌入层。为了可视化单词之间的关系和相似性，我需要一个函数来返回词汇表中每个元素的单词和向量的映射(例如'love'-[0.21,0.56,...,0.65,0.10]).有什么办法吗？ 最佳答案 您可以使用嵌入层的get_weights()方法获取词嵌入(即，嵌入层的权重本质上是嵌入向量):#ifyouhaveaccesstotheembeddinglayerexplicitlyembeddings=emebdding_layer.get_weights()[0]#oraccessthe
我正在使用Keras(使用Tensorflow后端)进行二元分类，我得到了大约76%的准确率和70%的召回率。现在我想尝试使用决策阈值。据我所知，Keras使用决策阈值0.5。Keras中有没有办法使用自定义阈值来提高决策精度和召回率？感谢您的宝贵时间! 最佳答案 像这样创建自定义指标:由@Marcin编辑:创建以threshold_value作为参数返回所需指标的函数defprecision_threshold(threshold=0.5):defprecision(y_true,y_pred):"""Precisionmetri
