如何在Keras中将预测序列转换回文本？
我有一个序列到序列的学习模型，它能够很好地预测一些输出。问题是我不知道如何将输出转换回文本序列。 这是我的代码。 from keras.preprocessing.text import Tokenizer,base_filter from keras.preprocessing.sequ...
Keras中的Flatten层是如何工作的？
我正在使用TensorFlow后端。 我按顺序应用卷积、最大池化、展平和全连接层。卷积需要一个三维输入（高度、宽度、颜色通道深度）。 经过卷积之后，它变成了（高度、宽度、滤波器数量）。 应用最大池化后，高度和宽度会发生改变。但是，在应用展平层之后，会发生什么呢？例如，如果展平之前的输入是...
如何在Keras中获取层的权重？
我正在使用Windows 10，Python 3.5和tensorflow 1.1.0。我有以下脚本：import tensorflow as tf import tensorflow.contrib.keras.api.keras.backend as K from tensorflow.c...
复制特定层的权重 - keras
根据这个链接，以下代码用于将一个模型的权重复制到另一个模型中： ```pythontarget_model.set_weights(source_model.get_weights())```target_model.set_weights(model.get_weights()) 复制特定...
Keras密集层的输入未被压平
这是我的测试代码：from keras import layers input1 = layers.Input((2,3)) output = layers.Dense(4)(input1) print(output) 输出结果为:<tf.Tensor 'dense_2/add:0' s...
“conv2d_2/convolution”由于将1减去3导致负的尺寸大小。
在Keras中声明输入层时我遇到了以下错误信息。 ValueError: 由于从[?,1,28,28]维度中减去3导致 'conv2d_2/convolution'（op：'Conv2D'）出现负维度。 [3,3,28,32] 我的代码如下所示model.add(Convoluti...
如何在Keras中正确获取Conv2D的层权重？
我有一个被定义为Conv2D层的代码块：Conv2D(96, kernel_size=(5, 5), activation='relu', input_shape=(image_rows, image_cols, 1), ...
Keras 中间层输出
我将尝试在使用Keras的Functional API时获取中间层输出。我可以在使用标准Sequential API时获取输出，但在使用Functional API时无法获得。 我正在处理以下工作示例： from keras.models import Sequential from ke...
Dropout 层在训练和测试阶段的行为差异
根据Keras文档，dropout层在训练和测试阶段表现不同: 请注意，如果您的模型在训练和测试阶段具有不同的行为（例如，如果它使用了Dropout、BatchNormalization等），则需要向您的函数传递学习阶段标志: 不幸的是，没有人谈论实际的差异。为什么dropout在测试...
从已训练的自编码器中提取编码器和解码器
我希望将自编码器的学习和应用分为两部分，按照https://blog.keras.io/building-autoencoders-in-keras.html所述的步骤，并使用时尚MNIST数据进行测试： 加载图像，进行拟合（可能需要数小时或数天），并使用回调函数保存最佳自编码器模型。该过...