我正在寻找一种方法来创建具有可选输入的Keras模型。在原始TensorFlow中，您可以创建具有可选输入的占位符，如下所示:importnumpyasnpimporttensorflowastfdefmain():required_input=tf.placeholder(tf.float32,shape=(None,2),name='required_input')default_optional_input=tf.random_uniform(shape=(tf.shape(required_input)[0],3))optional_input=tf.placeholder_w
所以我最近通过anaconda提示下载了keras(我已经成功下载了其他包)。它确实有效，因为我能够在JupyterNotebook中导入keras。但是，现在我在打开AnacondaPrompt时遇到以下问题:C:\Users\[UserName]>pythonC:\Users\[UserName]\Anaconda3\etc\keras\load_config.py1>temp.txtpython:can'topenfile'C:\Users\[User]':[Errno2]NosuchfileordirectoryC:\Users\[UserName]>set/pKERAS_BA
我正在尝试使用Keras在GPU上训练神经网络，但收到“资源耗尽:分配张量时OOM”错误。它试图分配的特定张量不是很大，所以我假设之前的一些张量几乎消耗了所有VRAM。错误消息附带提示:Hint:IfyouwanttoseealistofallocatedtensorswhenOOMhappens,addreport_tensor_allocations_upon_oomtoRunOptionsforcurrentallocationinfo.这听起来不错，但我该怎么做呢？RunOptions似乎是Tensorflow的东西，我能找到的关于它的少量文档将它与“session”相关联。我
这个问题在这里已经有了答案:HowtoaddattentionlayertoaBi-LSTM(2个答案)关闭2年前。使用以下代码:model=Sequential()num_features=data.shape[2]num_samples=data.shape[1]model.add(LSTM(16,batch_input_shape=(None,num_samples,num_features),return_sequences=True,activation='tanh'))model.add(PReLU())model.add(Dropout(0.5))model.add(LS
我在PythonKeras中创建了一个多尺度CNN。网络架构类似于图。在这里，相同的图像被馈送到3个具有不同架构的CNN。权重不共享。我写的代码在下面可用。问题是，当我在train_dir中运行10个图像时，网络占用大约40GBRAM，最终被操作系统杀死。这是“内存不足错误”。我在CPU上运行它。知道为什么在Keras中会发生这种情况吗？我正在使用Theano-0.9.0.dev5|Keras-1.2.1|Python2.7.12|OSX塞拉10.12.3(16D32)##Multi-scaleCNNinKerasPython##/image/2H4xD.png#mainCNNmode
我想知道是否可以将变量添加到卷积神经网络的密集层中(以及来自先前卷积层的连接，会有一个额外的特征集可用于歧视目的)？如果这是可能的，谁能给我指出一个示例/文档来解释如何这样做？我希望使用Keras，但如果Keras限制太多，我很乐意使用TensorFlow。编辑:在这种情况下，我认为这应该起作用的方式是我向神经网络提供一个包含图像和相关特征集的列表(以及在训练相关分类期间)。EDIT2:我想要的架构类似于:____________________________________________________|Conv||Max||Conv||Max|||||Image-->|Laye
我正在使用Keras中的代码实现多任务回归模型API在共享层部分下。有两个数据集，我们称它们为data_1和data_2如下。data_1:shape(1434,185,37)data_2:shape(283,185,37)data_1由1434个样本组成，每个样本的长度为185个字符，37表示唯一字符的总数为37或换句话说vocab_size。比较data_2由283个字符组成。我将data_1和data_2转换为二维numpy数组，然后将其提供给嵌入层。data_1=np.argmax(data_1,axis=2)data_2=np.argmax(data_2,axis=2)这使得
我最近才开始使用Keras并开始制作自定义图层。然而，我对名称略有不同但功能相同的许多不同类型的图层感到困惑。例如，https://keras.io/layers/merge/中有3种不同形式的连接函数和https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/backend/concatenatekeras.layers.Concatenate(axis=-1)keras.layers.concatenate(inputs,axis=-1)tf.keras.backend.concatenate()我知道第二个用于函数式API，但第三个有
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
