我在gensim中训练过word2vec。在Keras中，我想用它来制作使用该词嵌入的句子矩阵。由于存储所有句子的矩阵非常占用空间和内存效率。所以，我想在Keras中制作嵌入层来实现这一点，以便它可以用于更多层(LSTM)。你能详细告诉我怎么做吗？PS:和其他题不同，因为我用的是gensim训练word2vec，而不是keras。 最佳答案 假设您有以下需要编码的数据docs=['Welldone!','Goodwork','Greateffort','nicework','Excellent!','Weak','Pooreffor
我使用ImageDataGenerator和flow_from_directory进行训练和验证。这些是我的目录:train_dir=Path('D:/Datasets/Trell/images/new_images/training')test_dir=Path('D:/Datasets/Trell/images/new_images/validation')pred_dir=Path('D:/Datasets/Trell/images/new_images/testing')ImageGenerator代码:img_width,img_height=28,28batch_size=
在新的API变化下，你如何在Keras中进行层的逐元素乘法？在旧的API下，我会尝试这样的事情:merge([dense_all,dense_att],output_shape=10,mode='mul')我试过这个(MWE):fromkeras.modelsimportModelfromkeras.layersimportInput,Dense,Multiplydefsample_model():model_in=Input(shape=(10,))dense_all=Dense(10,)(model_in)dense_att=Dense(10,activation='softmax
经过这里的一些搜索，我仍然找不到解决这个问题的方法。我是Keras的新手，如果有解决方案，我深表歉意，实际上我不明白它与我的问题有何关系。我正在使用Keras2/FunctionalAPI制作一个小型RNN，但我无法让ConcatenateLayer正常工作。这是我的结构:inputSentence=Input(shape=(30,91))sentenceMatrix=LSTM(91,return_sequences=True,input_shape=(30,91))(inputSentence)inputDeletion=Input(shape=(30,1))deletionMatr
尝试使用虚拟环境在MacOSX中运行Keras版本苹果操作系统:10.12.4(16E195)python2.7疑难解答重新创建Virtualenv重新安装keras日志(venv)me$sudopipinstall--upgradekerasCollectingkerasRequirementalreadyup-to-date:sixin/Library/Python/2.7/site-packages/six-1.10.0-py2.7.egg(fromkeras)Requirementalreadyup-to-date:pyyamlin/Library/Python/2.7/sit
我的虚拟数据集中有12个长度为200的向量，每个向量代表一个样本。假设x_train是一个形状为(12,200)的数组。当我这样做时:model=Sequential()model.add(Conv1D(2,4,input_shape=(1,200)))我得到错误:ValueError:Errorwhencheckingmodelinput:expectedconv1d_1_inputtohave3dimensions,butgotarraywithshape(12,200)如何正确调整输入数组的形状？这是我更新的脚本:data=np.loadtxt('temp/data.csv',d
作为一项实验，我正在构建一个keras模型来近似矩阵的行列式。然而，当我运行它时，损失在每个时期都会下降，而验证损失会上升!例如:8s-loss:7573.9168-val_loss:21831.5428Epoch21/508s-loss:7345.0197-val_loss:23594.8540Epoch22/5013s-loss:7087.7454-val_loss:24718.3967Epoch23/507s-loss:6851.8714-val_loss:25624.8609Epoch24/506s-loss:6637.8168-val_loss:26616.7835Epoch
我使用Keras和Theano作为后端，并且我有顺序神经网络模型。我想知道跟随之间有区别吗？model.add(Convolution2D(32,3,3,activation='relu'))和model.add(Convolution2D(32,3,3))model.add(Activation('relu')) 最佳答案 它们本质上是一样的。将其分开放置的好处是您可以在其间添加其他层(例如BatchNormalization)。在Keras中，如果不指定，Convolution2D会默认使用'linear'激活，也就是恒等函数d
我在Python3中有一个Keras模型(顺序):classLossHistory(keras.callbacks.Callback):defon_train_begin(self,logs={}):self.matthews_correlation=[]defon_epoch_end(self,batch,logs={}):self.matthews_correlation.append(logs.get('matthews_correlation'))...model.compile(loss='mean_squared_error',optimizer='adam',metric
我有这样的输入:[[1,2,3][4,5,6][7,8,9]...]形状(1,num_samples,num_features)，标签如下所示:[[0,1][1,0][1,0]...]形状(1,num_samples,2)。但是，当我尝试运行以下Keras代码时，出现此错误:ValueError:检查模型目标时出错:预期dense_1具有2个维度，但得到形状为(1,8038,2)的数组。从我读过的内容来看，这似乎源于我的标签是二维的，而不仅仅是整数。这是否正确？如果正确，我如何在Keras中使用one-hot标签？代码如下:num_features=463trX=np.random(8
