keras

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    錯誤檢查時的目標：預期time_distributed_5有3個維度，但得到了與形狀陣​​列（14724，1）

    試圖建立一個單一輸出迴歸模型，但似乎有問題在最後一層 inputs = Input(shape=(48, 1)) lstm = CuDNNLSTM(256,return_sequences=True)(inputs) lstm = Dropout(dropouts[0])(lstm) #aux_input auxiliary_inputs = Input(shape=(48, 7))
    tensorflow neural-network keras lstm keras-layer 2017-10-17

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    在keras中適合生成器和數據增加

    我有一個包含2000個樣本的5個樣本和一個訓練數據集的測試數據集。我想我的增強數據集，我被keras datagen_test = ImageDataGenerator( featurewise_center=True, featurewise_std_normalization=True, rotation_range=20, wid
    python keras 2017-10-17

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    Keras：將元數據連接成CNN

    我有一個CNN圖像訓練。我還獲得了臉部的幾何圖形（68x2-68個點，x，y座標）。我想在所有卷積層之後編碼幾何圖形，並在完全連接的圖層中使用它們。我正在使用vggFace模型。 ''' Load the model ''' vgg_model = VGGFace( include_top=False, input_shape=(img_width, img_height,
    python tensorflow keras 2017-10-17

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    張量流中的Keras模型

    我在張量流中構建圖像處理網絡，我想利用紋理損失。如果你已經預裝了模型，紋理損失似乎很容易實現。 我使用TF爲我的模型構建計算圖，並且我想要合併Keras.application.VGG19模型以從圖層'block4_conv4'獲取輸出。 問題是：我有兩個TF張量目標和結果從我的主模型，如何將它們送入keras VGG19在同一個會話中計算它們的差異並將其用於我的模型的主要損失？
    tensorflow deep-learning keras 2017-10-17

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    lstm模型的輸出形狀

    我有1025643個條目和72個特徵/屬性的測試數據。我已經用形狀（245,30,72）和形狀（245，）訓練了帶有輸入數據trainX的lstm。另外請注意，我已經指定了後退30步，因此trainX的形狀（245,30,72）。 現在訓練模型後，如果我做 model.output_shape 輸出是： （無，1） 我的理解是，它將使對測試集進行一步預測。但我希望它是30行的預測，每個未來的步驟，
    python-3.x time-series keras lstm forecasting 2017-10-17

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    作爲Pytorch中的正則化函數的L1規範

    我需要添加一個L1規範作爲正則化函數，以便在我的神經網絡中創建一個稀疏條件。我想訓練我的網絡分類，我需要添加一個L1規範作爲正規化者來創建稀疏條件。我需要訓練網絡進行分類，我先從pytorch開始，但我沒有任何意識如何做到這一點。我嘗試着自己構建一個L1規範，比如here，但沒有工作。 有人可以幫助我嗎？我需要把ConvTranspose2d在此之後正則，我想做些事情像這樣Keras： model
    keras torch pytorch regularized 2017-10-17

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    GridSearch for MultiClass KerasClassifier

    我想爲Keras做一個多類分類的網格搜索。下面是一段代碼： 數據的一些屬性如下： y_ array(['fast', 'immobile', 'immobile', ..., 'slow', 'immobile', 'slow'], dtype='<U17') y_onehot = pd.get_dummies(y_).values y_onehot array
    keras grid-search hyperparameters multiclass-classification 2017-10-17

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    如何將不同的圖像生成器應用於Keras中的不同批次？

    訓練數據從兩個.npy文件中讀取。說，train_set被認爲是X，train_label被認爲是Y.因此，它不是一個多輸入的情況。我的任務需要以不同方式增加圖像補丁。那麼如何爲不同的補丁定義不同的圖像生成器？雖然有可能是一個很大的補丁，我使用3個補丁作爲一個例子： 爲PATCH1： datagen = ImageDataGenerator（rotation_range = 20） 爲PATCH2
    computer-vision deep-learning keras 2017-10-18

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    install.keras（）在RStudio失敗，HTTP連接錯誤

    我一直在試圖安裝和RStudio（Windows）中空跑keras。 我安裝使用普通包「keras」 keras包 （沒有使用github上） 我已經安裝了最新的Python（3.6）和蟒蛇。 然後我用 > library(keras) > install.keras() 和我得到這個錯誤： Creating r-tensorflow conda environment for Tensor
    r windows http keras rstudio 2017-10-18

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    在Theano/Keras中將輸出類聚合爲一個類別

    我正在使用MNIST數據集構建用於手寫數字識別的ConvNet。我的代碼是使用Theano後端在Keras中編寫的。 我想訓練我的ConvNet，因此它可以識別類的一個子集（例如，僅數字'1'和'2'）並輸出任何其他類作爲通用'未知'類。我知道這可以在Theano上完成，因爲它在"Distributed Neural Networks for Internet of Things: The Big
    deep-learning keras theano conv-neural-network mnist 2017-10-18
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