我正在使用ubuntu16、python3、tf-GPU和keras。由于cuda错误，我降级到tf1.4，如解释的那样here但是现在我得到了这个错误TypeError:softmax()gotanunexpectedkeywordargument'axis'似乎这是一个APIchange在tensorflow和新的keras中不适合旧的tf.我找不到与tf1.4gpu一起使用的正确keras版本。什么是正确的？ 最佳答案 Keras-Tensorflow版本兼容性是我自己遇到过很多次的常见问题。我将这个compatibility
我正在使用Keras来预测时间序列。作为标准，我使用20个纪元。我想通过对20个时期中的每一个时期进行预测来检查我的模型是否学习良好。通过使用model.predict()我在所有时期中只得到一个预测(不确定Keras如何选择它)。我想要所有预测，或者至少是10个最好的预测。有人知道如何帮助我吗？ 最佳答案 我觉得这里有点困惑。epoch仅在训练神经网络时使用，因此当训练停止时(在本例中，在第20个epoch之后)，权重对应于在最后一个epoch上计算的权重。Keras在每个时期后的训练期间在验证集上打印当前损失值。如果每个时期
我想使用KerasCNN构建二元分类器。我有大约6000行输入数据，如下所示:>>print(X_train[0])[[[-1.06405307-1.06685851-1.05989663-1.06273152][-1.06295958-1.06655996-1.05969803-1.06382503][-1.06415248-1.06735609-1.05999593-1.06302975][-1.06295958-1.06755513-1.05949944-1.06362621][-1.06355603-1.06636092-1.05959873-1.06173742][-1.06
我正在尝试使用来自keras的预训练VGG16。但我真的不确定输入范围应该是多少。快速回答，这些颜色顺序中的哪些？RGBBGR哪个范围？0到255？从大约-125平衡到大约+130？0比1？-1比1？我注意到thefilewherethemodelisdefined导入输入预处理器:from.imagenet_utilsimportpreprocess_input但此预处理器从未在文件的其余部分中使用。此外，当我检查codeforthispreprocessor，它有两种模式:caffe和tf(tensorflow)。每种模式的工作方式不同。最后，我无法在Internet上找到一致的文
我在JupyterNotebook中使用Keras训练神经网络时遇到问题。我创建了一个具有多个隐藏层的顺序模型。训练模型并保存结果后，我想删除该模型并在同一session中创建一个新模型，因为我有一个for循环来检查不同参数的结果。但是据我了解我得到的错误，当我改变参数时，当我循环时，我只是向模型添加层(即使我在循环内用network=Sequential()再次初始化它).所以我的问题是，我怎样才能完全清除以前的模型，或者我怎样才能在同一个session中初始化一个全新的模型？ 最佳答案 keras.backend.clear_s
我尝试使用Keras在python程序中将两个矩阵相乘。importkeras.backendasKimportnumpyasnpA=np.random.rand(10,500)B=np.random.rand(500,6000)x=K.placeholder(shape=A.shape)y=K.placeholder(shape=B.shape)xy=K.dot(x,y)xy.eval(A,B)我知道这行不通，但我也不知道如何让它发挥作用。 最佳答案 您需要使用变量而不是占位符。importkeras.backendasKimpo
我正在尝试复制http://machinelearningmastery.com/time-series-prediction-lstm-recurrent-neural-networks-python-keras/上的代码(第一个例子)。代码可以在“用于回归的LSTM网络”部分找到。但是，我的问题主要是指以下行:model.fit(trainX,trainY,epochs=100,batch_size=1,verbose=2)当我执行这一行时，出现以下异常:model.fit(trainX,trainY,batch_size=1,verbose=2,epochs=100)File"/
我在所有层中设置trainable=False，通过ModelAPI实现，但我想验证它是否有效。model.count_params()返回参数的总数，但是除了查看model的最后几行之外，有什么方法可以获得可训练参数的总数。总结()? 最佳答案 fromkerasimportbackendasKtrainable_count=int(np.sum([K.count_params(p)forpinset(model.trainable_weights)]))non_trainable_count=int(np.sum([K.coun
tf.keras.layers和tf.layers有什么区别？例如。他们都有Conv2d，他们提供不同的输出吗？如果将它们混合使用(例如一个隐藏层中的tf.keras.layers.Conv2d和下一个隐藏层中的tf.layers.max_pooling2d)有什么好处吗？ 最佳答案 从TensorFlow1.12开始，tf.layers只是tf.keras.layers的包装器。几个例子:卷积tf.layers只是继承自卷积tf.keras.layers，见源码here:@tf_export('layers.Conv2D')cla
我正在尝试根据AndrewNg的讲义实现稀疏自动编码器，如图所示here.它要求通过引入惩罚项(K-L散度)在自动编码器层上应用稀疏约束。我尝试使用提供的方向来实现这个here，经过一些小的改动。下面是SparseActivityRegularizer类实现的K-L散度和稀疏惩罚项，如下所示。defkl_divergence(p,p_hat):return(p*K.log(p/p_hat))+((1-p)*K.log((1-p)/(1-p_hat)))classSparseActivityRegularizer(Regularizer):sparsityBeta=Nonedef__in
