我想用LSTM单元对RNN建模，以便根据多个输入时间序列预测多个输出时间序列。具体来说，我有4个输出时间序列，y1[t]、y2[t]、y3[t]、y4[t]，每个的长度为3,000(t=0,...,2999)。我还有3个输入时间序列，x1[t]、x2[t]、x3[t]，每个时间序列的长度为3,000秒(t=0,...,2999)。目标是使用截至当前时间点的所有输入时间序列预测y1[t],..y4[t]，即:y1[t]=f1(x1[k],x2[k],x3[k],k=0,...,t)y2[t]=f2(x1[k],x2[k],x3[k],k=0,...,t)y3[t]=f3(x1[k],x2
我刚开始使用Keras并构建了一个Q-learning示例程序。我创建了一个tensorboard回调并将其包含在对model.fit的调用中，但TensorBoard中出现的唯一内容是损失的标量摘要和网络图。有趣的是，如果我打开图中的密集层，我会看到一个标有“bias_0”和一个标有“kernel_0”的小摘要图标，但我没有看到这些出现在TensorBoard的分布或直方图选项卡中，就像我在我在纯tensorflow中构建了一个模型。我是否需要执行其他操作才能在Tensorboard中启用这些功能？我是否需要查看Keras生成的模型的详细信息并添加我自己的tensor_summary
出于某种原因，即使我设置了衰减因子，我的学习率似乎也没有改变。我添加了一个回调来查看学习率，它似乎在每个纪元之后都是一样的。为什么没有变化classLearningRatePrinter(Callback):definit(self):super(LearningRatePrinter,self).init()defon_epoch_begin(self,epoch,logs={}):print('lr:',self.model.optimizer.lr.get_value())lr_printer=LearningRatePrinter()model=Sequential()mode
我试图在keras中合并2个顺序模型。这是代码:model1=Sequential(layers=[#inputlayersandconvolutionallayersConv1D(128,kernel_size=12,strides=4,padding='valid',activation='relu',input_shape=input_shape),MaxPooling1D(pool_size=6),Conv1D(256,kernel_size=12,strides=4,padding='valid',activation='relu'),MaxPooling1D(pool_si
我已经完成了officialdocumentation但仍然无法理解TimeDistributed作为Keras模型中的层实际上做了什么？我无法理解TimeDistributed和TimeDistributedDense之间的区别？什么时候会有人使用TimeDistributedDense？只是为了减少训练数据集吗？它还有其他好处吗？谁能用一个精确的例子来解释这两种层包装器的作用？ 最佳答案 所以-基本上，TimeDistributedDense是在Keras的早期版本中首先引入的，目的是逐步将Dense层应用于序列。TimeDis
我目前正在使用从onediscussionongithub获得的代码以下是注意力机制的代码:_input=Input(shape=[max_length],dtype='int32')#gettheembeddinglayerembedded=Embedding(input_dim=vocab_size,output_dim=embedding_size,input_length=max_length,trainable=False,mask_zero=False)(_input)activations=LSTM(units,return_sequences=True)(embedde
我已遵循教程“在Keras中构建自动编码器”:https://blog.keras.io/building-autoencoders-in-keras.html第一个简单的解决方案效果很好。但是在“Deepautoencoder”部分中，教程中提供的代码似乎不能完全工作。这是我的代码(直到出现问题的地方)，它只是从turorial中复制的:fromkeras.layersimportInput,Densefromkeras.modelsimportModelencoding_dim=32input_img=Input(shape=(784,))encoded=Dense(128,act
有没有办法获取Keras模型中的层数(不是参数)？model.summary()信息量很大，但从中获取层数并不简单。 最佳答案 model.layers将为您提供所有层的列表。因此，数字是len(model.layers) 关于python-Keras:找出层数，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/48265926/
这个问题在这里已经有了答案:Multilabel-indicatorisnotsupportedforconfusionmatrix(4个答案)关闭3年前。我正在使用Keras构建多类模型。model.compile(optimizer='adam',loss='categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])model.fit(X_train,y_train,batch_size=batch_size,epochs=epochs,verbose=1,callbacks=[checkpoint],validation_data=(X_tes
我正在尝试使用Keras在Python中执行情绪分析。为此，我需要对文本进行词嵌入。当我尝试将数据拟合到我的模型时出现问题:model_1=Sequential()model_1.add(Embedding(1000,32,input_length=X_train.shape[0]))model_1.add(Flatten())model_1.add(Dense(250,activation='relu'))model_1.add(Dense(1,activation='sigmoid'))model.compile(loss='binary_crossentropy',optimiz
