我发现model.predict和model.predict_proba都给出了相同的2D矩阵，表示每一行的每个类别的概率。这两个函数有什么区别？ 最佳答案 预测predict(self,x,batch_size=32,verbose=0)为输入样本生成输出预测，以批处理方式处理样本。参数x:theinputdata,asaNumpyarray.batch_size:integer.verbose:verbositymode,0or1.返回ANumpyarrayofpredictions.predict_probapredict_p
我正在尝试在Ubuntu16.04LTS上为Python3.5设置keras深度学习库，并使用Tensorflow作为后端。我安装了Python2.7和Python3.5。我已经安装了Anaconda并在它的帮助下Tensorflow、numpy、scipy、pyyaml。之后我用命令安装了kerassudopythonsetup.pyinstall虽然可以看到/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/Keras-1.1.0-py3.5.egg目录，但是不能使用keras库。当我尝试在python中导入它时，它会说ImportError:Nomodu
我想重置(随机化)我的Keras(深度学习)模型中所有层的权重。原因是我希望能够使用不同的数据拆分多次训练模型，而不必每次都进行(缓慢的)模型重新编译。灵感来自thisdiscussion，我正在尝试以下代码:#ResetweightsforlayerinKModel.layers:ifhasattr(layer,'init'):input_dim=layer.input_shape[1]new_weights=layer.init((input_dim,layer.output_dim),name='{}_W'.format(layer.name))layer.trainable_w
我正在使用python(3.6)anaconda(64位)spyder(3.1.2)。我已经使用keras(2.0.6)为回归问题(一个响应，10个变量)设置了一个神经网络模型。我想知道如何生成这样的特征重要性图表:defbase_model():model=Sequential()model.add(Dense(200,input_dim=10,kernel_initializer='normal',activation='relu'))model.add(Dense(1,kernel_initializer='normal'))model.compile(loss='mean_sq
我正在实现自己的Keras损失函数。如何访问张量值？我尝试过的defloss_fn(y_true,y_pred):printy_true打印出来Tensor("target:0",shape=(?,?),dtype=float32)是否有任何Keras函数可以访问y_true值？ 最佳答案 Keras的后端有print_tensor使您能够做到这一点。你可以这样使用它:importkeras.backendasKdefloss_fn(y_true,y_pred):y_true=K.print_tensor(y_true,messag
我已经安装了Keras，并且想将后端切换到Theano。我checkoutthispost，但仍然不知道将创建的json文件放在哪里。另外，下面是我在PythonShell中运行importkeras时遇到的错误:UsingTensorFlowbackend.Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inimportkerasFile"C:\Python27\lib\site-packages\keras__init__.py",line2,infrom.importbackendFile"C:\Python27\lib\site-packa
真的很难理解卷积1d的输入维度layer在keras中:输入形状具有形状的3D张量:(samples,steps,input_dim)。输出形状具有形状的3D张量:(samples,new_steps,nb_filter)。由于填充，steps值可能已更改。我希望我的网络接收价格的时间序列(按顺序排列为101)并输出4个概率。我当前的非卷积网络做得很好(训练集为28000)如下所示:standardModel=Sequential()standardModel.add(Dense(input_dim=101,output_dim=100,W_regularizer=l2(0.5),ac
当给定一个预测变量向量时，我有一个处理预测两个输出的问题。假设一个预测向量看起来像x1,y1,att1,att2,...,attn，其中x1,y1是坐标，而att的是附加到x1,y1坐标出现的其他属性。基于这个预测器集，我想预测x2,y2。这是一个时间序列问题，我正在尝试使用多重回归来解决。我的问题是如何设置keras，它可以在最后一层给我2个输出。 最佳答案 fromkeras.modelsimportModelfromkeras.layersimport*#inpisa"tensor",thatcanbepassedwhenca
我有一个使用Keras和Tensorflow作为后端训练的模型，但现在我需要将我的模型转换为某个应用程序的tensorflow图。我试图这样做并做出预测以确保它正常工作，但是当与从model.predict()收集的结果进行比较时，我得到了非常不同的值。例如:fromkeras.modelsimportload_modelimporttensorflowastfmodel=load_model('model_file.h5')x_placeholder=tf.placeholder(tf.float32,shape=(None,7214,1))y=model(x_placeholder
我对Keras模型中使用的层数有点困惑。文档在这件事上相当不透明。根据JasonBrownlee的说法，第一层在技术上由两层组成，输入层(由input_dim指定)和隐藏层。请参阅hisblog上的第一个问题.在所有Keras文档中，第一层通常指定为model.add(Dense(number_of_neurons,input_dim=number_of_cols_in_input,activtion=some_activation_function)).因此，我们可以制作的最基本的模型是:model=Sequential()model.add(Dense(1,input_dim=10
