我正在尝试在keras中创建我的第一个集成模型。我的数据集中有3个输入值和一个输出值。fromkeras.optimizersimportSGD,Adamfromkeras.layersimportDense,Mergefromkeras.modelsimportSequentialmodel1=Sequential()model1.add(Dense(3,input_dim=3,activation='relu'))model1.add(Dense(2,activation='relu'))model1.add(Dense(2,activation='tanh'))model1.co
我是深度学习和Keras的新手，我尝试对我的模型训练过程进行的改进之一是利用Keras的keras.callbacks.EarlyStopping回调函数。根据训练我的模型的输出，将以下参数用于EarlyStopping似乎合理吗？EarlyStopping(monitor='val_loss',min_delta=0.0001,patience=5,verbose=0,mode='auto')此外，如果要等待5个连续的时期，其中val_loss的差异小于min_delta0.0001？训练LSTM模型时的输出(没有EarlyStop)运行所有100个epochEpoch1/10010
我需要一些关于keras损失函数的帮助。我一直在使用Tensorflow后端在keras上实现自定义损失函数。我已经在numpy中实现了自定义损失函数，但如果能将其转换为keras损失函数就更好了。损失函数采用数据框和一系列用户ID。如果user_id不同，则同一user_id的欧氏距离为正和负。该函数返回数据帧的标量距离总和。defcustom_loss_numpy(encodings,user_id):#user_id:apandasseriesofusers#encodings:apandasdataframeofencodingsbatch_dist=0foriinrange(
1)我尝试使用TF后端重命名Keras中的模型和层，因为我在一个脚本中使用多个模型。类模型似乎具有属性model.name，但在更改它时我得到“AttributeError:无法设置属性”。这里的问题是什么？2)此外，我正在使用顺序API，我想给图层命名，这似乎可以使用函数式API，但我没有找到顺序API的解决方案。anonye知道如何为顺序API做吗？更新为2):命名图层有效，尽管它似乎没有记录。只需添加参数名称，例如model.add(Dense(...,...,name="hiddenLayer1")。注意，具有相同名称的图层共享权重! 最佳答案
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
