这个问题也作为githubissue存在。我想在Keras中构建一个包含二维卷积和LSTM层的神经网络。网络应该对MNIST进行分类。MNIST中的训练数据是60000张手写数字0到9的灰度图像。每张图像为28x28像素。我已将图像分成四个部分(左/右、上/下)并按四个顺序重新排列它们以获得LSTM的序列。|||1|2||image|->-------->4sequences:|1|2|3|4|,|4|3|2|1|,|1|3|2|4|,|4|2|3|1||||3|4|其中一个小子图像的尺寸为14x14。四个序列沿宽度堆叠在一起(宽度或高度无关紧要)。这将创建一个形状为[60000,4,
我开始使用Keras构建神经网络模型。我有一个分类问题，其中的特征是离散的。为了处理这种情况，标准程序包括使用单热编码转换二进制数组中的离散特征。然而，对于Keras，这一步似乎不是必需的，因为可以简单地使用嵌入层来创建这些离散特征的特征向量表示。这些如何embeddings执行？我的理解是，如果离散特征f可以采用k值，那么嵌入层会创建一个包含k列的矩阵。每次我收到该特征的值时，比如说i，在训练阶段，只有i矩阵的列会被更新。我的理解正确吗？ 最佳答案 假设您有N个不直接具有数学表示的对象。例如单词。由于神经网络只能处理张量，因此您应
我有一个巨大的数据集，我需要以生成器的形式提供给Keras，因为它不适合内存。但是，使用fit_generator，我无法复制在使用model.fit进行常规训练时得到的结果。而且每个纪元持续的时间要长得多。我实现了一个最小的例子。也许有人可以告诉我问题出在哪里。importrandomimportnumpyfromkeras.layersimportDensefromkeras.modelsimportSequentialrandom.seed(23465298)numpy.random.seed(23465298)no_features=5no_examples=1000defge
importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdataset=pd.read_csv("Churn_Modelling.csv")X=dataset.iloc[:,3:13].valuesY=dataset.iloc[:,13:].valuesfromsklearn.preprocessingimportOneHotEncoder,LabelEncoder,StandardScalerenc1=LabelEncoder()enc2=LabelEncoder()X[:,1]=enc1.fit_transform(X[
我正在尝试使用下面的导入命令导入Keraslib代码以执行CRF，但如标题所示出现错误。请分享解决方案。用来执行的命令是fromkeras_contrib.layersimportCRFTraceback(mostrecentcalllast):File"",line1,infromkeras_contrib.layersimportCRFImportError:Nomodulenamed'keras_contrib' 最佳答案 一个简单的(sudo)pipinstallgit+https://www.github.com/kera
keras支持class_weights功能，允许为不同的类赋予不同的权重-例如当样本数量不平衡时我想做类似的事情，但要根据每批中的类不平衡使用动态权重。这可能吗？ 最佳答案 选项1:为epochs和batches做一个手动循环，使用方法train_on_batch，它也接受class_weight:forepochinrange(epochs):forbatchX,batchYinbatches:#adaptthislooptoyourwayofcreating/gettingbatchesweights=calculateOrG
在Keras版本2.1.6之前，人们能够通过accessingtheunderlyingmodel.model将顺序模型“转换”为函数模型。.从2.2.0版开始，这是nolongerpossible.还能用其他方式完成吗？(如果您想知道为什么我想做这样的事情，我正在维护依赖于此转换的alibrary。:wink:) 最佳答案 我现在无法测试此解决方案，因为我没有安装Keras2.2.0，但我认为它应该可以工作。假设您的顺序模型存储在seqmodel中:fromkerasimportlayers,modelsinput_layer=l
我在使用Keras微调Inception模型时遇到问题。我已经成功地使用教程和文档生成了一个完全连接的顶层模型，该模型使用Inception中的瓶颈特征将我的数据集分类到正确的类别中，准确率超过99%。importnumpyasnpfromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGeneratorfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDropout,Flatten,Densefromkerasimportapplications#dimensionsofourimages.im
我想使用BFGS训练在Keras中实现的前馈神经网络。为了看看它是否可以完成，我使用scipy.optimize.minimize实现了一个感知器，代码如下。from__future__importprint_functionimportnumpyasnpfromscipy.optimizeimportminimizefromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layers.coreimportDense#DummytrainingexamplesX=np.array([[-1,2,-3,-1],[3,2,-1,-4]]).astype('flo
拟合模型(运行了几个小时)后，我想通过以下代码获得准确度:train_loss=hist.history['loss']val_loss=hist.history['val_loss']train_acc=hist.history['acc']val_acc=hist.history['val_acc']xc=range(nb_epoch)训练模型，但出现错误，这是由我使用的已弃用方法引起的。---------------------------------------------------------------------------KeyErrorTraceback(mostr
