Описание тега keras-layer

Вопросы с тегом
1 ответ

Создание пользовательского многослойного встраиваемого слоя в керас / тф

Я хотел бы сделать собственный слой для встраивания в керас, но не уверен, как это сделать. В качестве входных данных я передал бы для каждого примера переменное число целых чисел (индексы, из которых я хотел бы сгенерировать вектор фиксированного р…
02 авг '18 в 00:59
0 ответов

Вариационный автоэнкодер для двоичных столбцов

Какой слой мне нужно использовать исключительно для а) двоичных столбцов? [[ 0. 0. 1. 1. 0. 0. 0. 0. 0.] [ 0. 1. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0.] [ 0. 0. 0. 0. 0. 1. 1. 0. 0.] [ 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0.] [ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1.]] и б) двоичные 90% и 10%…
16 дек '17 в 11:13
2 ответа

Keras: подача в части предыдущего слоя к следующему слою, в CNN

Я пытаюсь передать отдельные выходы ядра предыдущего слоя в новый фильтр conv, чтобы получить следующий слой. Чтобы сделать это, я попытался передать каждый из выводов ядра через Conv2Dвызывая их по индексу. Функция, которую я использовал: def modif…
28 июн '17 в 17:39
1 ответ

Какие слои я должен использовать для Keras?

Я строю пример проекта в Керасе. Проект состоит в том, чтобы определить разницу между кошками и собаками. Я нашел пример онлайн с моделью как таковой: model = Sequential() model.add(Conv2D(32, (3, 3), input_shape=(3, 150, 150))) model.add(Activation…
19 мар '17 в 21:35
2 ответа

Не можете определить ошибку формы ввода керас?

Я пытаюсь передать моей нейронной сети массив с формой с формой (1169909, 10, 10). Но независимо от того, что я делаю... input_shape=(None,10,10) input_shape=x_train.shape[1:] input_shape=x_train.shape input_shape=(1169909, 1) input_shape=(10,10) in…
30 окт '18 в 19:03
1 ответ

Прогноз временных рядов lstm для данных о событиях

Я пытаюсь решить проблему временного ряда. Набор данных имеет n систем, и мы записываем количество отказов, произошедших в каждой системе, в течение примерно t дней. Тогда моя цель состоит в том, чтобы предсказать количество ошибок, которые могут пр…
04 май '17 в 22:45
2 ответа

Как внести вклад в средний слой в керасе

Я хочу использовать предварительно обученный vgg-19 после добавления последнего слоя и добавления слоя 2 FC(Dense). Я хочу дать вход для одного из этих слоев FC двоичной переменной (мужской или женский). Как мне этого добиться.
29 апр '18 в 18:55
1 ответ

Удаление слоев из предварительно подготовленной модели keras дает тот же результат, что и исходная модель.

Во время некоторых экспериментов по извлечению функций я заметил, что функциональность model.pop() работает не так, как ожидалось. Для предварительно обученной модели, такой как vgg16, после использования model.pop(), model.summary() показывает, что…
29 дек '17 в 06:33
1 ответ

Многомерный ввод в Keras LSTM - (для классификации)

Я пытаюсь классифицировать группу спектрограмм на классы C, используя LSTM кераса (с плотным слоем в конце). Чтобы уточнить, каждая спектрограмма принадлежит одному классу из этих классов C. Каждая спектрограмма в основном матрица. Он построен путем…
25 сен '17 в 03:39
1 ответ

Отдельная активация от распределенного по времени слоя

Я реализовал модель с несколькими последовательными слоями TimeDistributed. Мой последний слой определяется следующим образом: y_pred = TimeDistributed(Dense(output_dim, name="y_pred", kernel_initializer=init, bias_initializer=init, activation="soft…
17 май '18 в 10:52
1 ответ

Ошибка типа: __init__() получила неожиданный аргумент ключевого слова "trainable"

Я пытаюсь загрузить архитектуру модели RNN, обученную в Keras, используя keras.models.model_from_json, и я получаю указанную ошибку with open('model_architecture.json', 'r') as f: model = model_from_json(f.read(), custom_objects={'AttLayer':AttLayer…
01 ноя '18 в 09:37
0 ответов

Ошибка при проверке цели: ожидается, что плотность_1 будет иметь форму (4096,), но получен массив с формой (2,)

Я новичок в CNN. Я прочитал изображение размером 105*105 в виде массива. train_x выглядит как (1,105,105,1). Все вроде нормально но есть ошибка при попытке подогнать. input_shape=(105,105,1) convnet=Sequential() convnet.add(Conv2D(64,(10,10), activa…
26 апр '18 в 22:13
1 ответ

Как объединить два слоя разных форм для ввода LSTM?

Я хотел бы объединить выводы двух разных слоев в моей сети следующим образом: l1.shape TensorShape([Dimension(None), Dimension(10), Dimension(100)]) l2.shape TensorShape([Dimension(None), Dimension(20), Dimension(30)]) Я хотел бы объединить слои l1 …
25 янв '19 в 15:49
2 ответа

Конкатенация Keras TypeError: __init__() получил несколько значений для аргумента 'axis'

В настоящее время я пытаюсь воссоздать Unet. В части "upconvolution", где необходимо объединить выходы двух слоев, я получил упомянутую ошибку. (TypeError: init() получил несколько значений для аргумента 'axis') Версия Keras: 2.0.6 Tensorflow-GPU: 1…
09 авг '17 в 07:31
2 ответа

Тестирование взвешенной категориальной кросс-энтропии для множественных классов в кератах с тензорным бэкэндом

У меня есть проблема, которая, кажется, не имеет прямого решения в Керасе. Мой сервер работает на Ubuntu 14.04, Keras с внутренним тензорным потоком. Он имеет 4 графических процессора Nvidia Geforce GTX1080. Я пытаюсь протестировать лучшую доступную…
13 фев '18 в 10:36
2 ответа

Как расширить вывод встраиваемого слоя в керас

У меня есть следующая сеть: model = Sequential() model.add(Embedding(400000, 100, weights=[emb], input_length=12, trainable=False)) model.add(Conv2D(256,(2,2),activation='relu')) выход из слоя внедрения имеет форму (batchSize, 12, 100). Слой conv2D …
13 сен '18 в 17:20
0 ответов

Связанные слои Tensorflow не распознают список входных данных

Я пытаюсь создать модель тензорного потока с помощью keras.Sequential() следующим образом: nn_1 = tf.keras.Sequential() model nn_1 = tf.keras.Sequential() model model = tf.keras.Sequential() model.add(tf.keras.layers.concatenate([nn_1, nn_2])) Когда…
29 июн '18 в 16:29
0 ответов

Неверный входной аргумент для функции an ano: "установка элемента массива с помощью последовательности".

Я использую Keras с бэкэндом Theano. Следующий код выдает ошибку, как указано в заголовке. from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense import theano import theano.tensor as T seed = 150 np.random.seed(seed) # Define Model mode…
07 мар '17 в 03:50
1 ответ

Многослойный скрытый слой в LSTM в Керасе

x = Input(shape=(timesteps, input_dim,)) # LSTM encoding h = LSTM(2048)(x) Это несколько строк кода из файла, который я скачал из интернета. Я думаю h держит для однослойного слоя LSTM с 2048 единицами. Как это может сделать его многослойным, т.е. 2…
17 авг '17 в 04:06
1 ответ

Как проверить правильность пользовательского слоя Keras?

Как можно проверить правильность кода после создания пользовательского слоя Keras с тренировочным весом? Похоже, это не описано в руководстве Кераса. Например, чтобы проверить ожидаемое поведение функции, можно написать модульный тест. Как мы можем …
10 фев '18 в 21:27