我是第一次运行LSTM模型。这是我的模型:opt=Adam(0.002)inp=Input(...)print(inp)x=Embedding(....)(inp)x=LSTM(...)(x)x=BatchNormalization()(x)pred=Dense(5,activation='softmax')(x)model=Model(inp,pred)model.compile(....)idx=np.random.permutation(X_train.shape[0])model.fit(X_train[idx],y_train[idx],nb_epoch=1,batch_si
我是第一次运行LSTM模型。这是我的模型:opt=Adam(0.002)inp=Input(...)print(inp)x=Embedding(....)(inp)x=LSTM(...)(x)x=BatchNormalization()(x)pred=Dense(5,activation='softmax')(x)model=Model(inp,pred)model.compile(....)idx=np.random.permutation(X_train.shape[0])model.fit(X_train[idx],y_train[idx],nb_epoch=1,batch_si
我正在尝试了解TimeDistributed包装器在Keras中的作用。我知道TimeDistributed“将一个层应用于输入的每个时间切片。”但是我做了一些实验，得到了我无法理解的结果。简而言之，对于LSTM层，TimeDistributed和justDense层具有相同的结果。model=Sequential()model.add(LSTM(5,input_shape=(10,20),return_sequences=True))model.add(TimeDistributed(Dense(1)))print(model.output_shape)model=Sequentia
我正在尝试了解TimeDistributed包装器在Keras中的作用。我知道TimeDistributed“将一个层应用于输入的每个时间切片。”但是我做了一些实验，得到了我无法理解的结果。简而言之，对于LSTM层，TimeDistributed和justDense层具有相同的结果。model=Sequential()model.add(LSTM(5,input_shape=(10,20),return_sequences=True))model.add(TimeDistributed(Dense(1)))print(model.output_shape)model=Sequentia
我在Keras中有一个功能模型(来自repo示例的Resnet50)。我使用ImageDataGenerator和flow_from_directory数据对其进行了训练，并将模型保存到.h5文件中。当我调用model.predict时，我得到一个类概率数组。但我想将它们与类标签相关联(在我的情况下-文件夹名称)。我怎样才能得到它们？我发现我可以使用model.predict_classes和model.predict_proba，但是我在Functionalmodel中没有这些功能，只有在Sequential中。 最佳答案 y_p
我在Keras中有一个功能模型(来自repo示例的Resnet50)。我使用ImageDataGenerator和flow_from_directory数据对其进行了训练，并将模型保存到.h5文件中。当我调用model.predict时，我得到一个类概率数组。但我想将它们与类标签相关联(在我的情况下-文件夹名称)。我怎样才能得到它们？我发现我可以使用model.predict_classes和model.predict_proba，但是我在Functionalmodel中没有这些功能，只有在Sequential中。 最佳答案 y_p
当我运行keras脚本时，我得到以下输出:UsingTensorFlowbackend.2017-06-1417:40:44.621761:Wtensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45]TheTensorFlowlibrarywasn'tcompiledtouseSSE4.1instructions,buttheseareavailableonyourmachineandcouldspeedupCPUcomputations.2017-06-1417:40:44.621783:Wtensorflow/core/platform/cp
当我运行keras脚本时，我得到以下输出:UsingTensorFlowbackend.2017-06-1417:40:44.621761:Wtensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45]TheTensorFlowlibrarywasn'tcompiledtouseSSE4.1instructions,buttheseareavailableonyourmachineandcouldspeedupCPUcomputations.2017-06-1417:40:44.621783:Wtensorflow/core/platform/cp
我不确定如何解释Keras在以下情况下的默认行为:我的Y(基本事实)是使用scikit-learn的MultilabelBinarizer()设置的。因此，举一个随机的例子，我的y列的一行是one-hot编码，如下所示:[0,0,0,1,0,1,0,0,0,0,1].所以我有11个可以预测的类，而且不止一个可以是真的；因此问题的多标签性质。此特定样本共有三个标签。我像处理非多标签问题一样训练模型(一切照旧)，我没有收到任何错误。fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Dropout,Activationfr
我不确定如何解释Keras在以下情况下的默认行为:我的Y(基本事实)是使用scikit-learn的MultilabelBinarizer()设置的。因此，举一个随机的例子，我的y列的一行是one-hot编码，如下所示:[0,0,0,1,0,1,0,0,0,0,1].所以我有11个可以预测的类，而且不止一个可以是真的；因此问题的多标签性质。此特定样本共有三个标签。我像处理非多标签问题一样训练模型(一切照旧)，我没有收到任何错误。fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Dropout,Activationfr
