如何使用Tensorflow张量设置Keras层的输入？
在我之前的问题中，我使用了Keras的Layer.set_input()将我的Tensorflow预处理输出张量连接到Keras模型的输入。但是，在Keras版本1.1.1之后，此方法已被删除。 如何在更新的Keras版本中实现这一点？ 示例： # Tensorflow pre-proc...
Keras输入说明：input_shape、units、batch_size、dim等。
对于任何Keras层（Layer类），有人能解释一下如何理解input_shape、units、dim等之间的区别吗？ 例如，文档说units指定层的输出形状。 在下面的神经网络图像中，“hidden layer1”有4个单元。这是否直接对应于Layer对象的units属性？还是Keras...
在Keras层中重置权重
我想要重置（随机化）我的Keras（深度学习）模型中所有层的权重。原因是我希望能够多次训练该模型，每次使用不同的数据划分，而无需每次都进行（缓慢的）模型重新编译。 受 这个讨论 的启发，我正在尝试以下代码：# Reset weights for layer in KModel.layers: ...
无法更改现有Keras模型中的激活函数
我有一个使用 relu 激活的普通 VGG16 模型。def VGG_16(weights_path=None): model = Sequential() model.add(ZeroPadding2D((1, 1),input_shape=(3, 224, 224))) ...
TimeDistributed和TimeDistributedDense在Keras中的区别
我已经阅读了官方文档，但我仍然不明白在Keras模型中，TimeDistributed这个层实际上是做什么的？ 我无法理解TimeDistributed和TimeDistributedDense之间的区别。何时使用TimeDistributedDense？它只是为了减少训练数据集吗？还有其他...
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...
Keras：带有多个参数的Lambda层函数
我正在尝试在Keras中编写一个Lambda层，该层调用一个名为connection的函数，该函数运行循环for i in range(0,k)，其中k作为输入提供给函数connection(x,k)。现在，当我尝试在Functional API中调用该函数时，我尝试使用： k = 5 y ...
如何在Keras中实现具有多个输入的自定义层
我需要实现一个类似这样的自定义层：class MaskedDenseLayer(Layer): def __init__(self, output_dim, activation, **kwargs): self.output_dim = output_dim ...
如何在Keras中建立共享层？
我希望用以下形式的共享层来训练模型： x --> F(x) ==> G(F(x),F(y)) y --> F(y) x 和 y 是两个独立的输入层，F 是一个共享层。在连接了F(x)和F(y)后，G是最后一层。 在Keras中是否可能对此进行建模...
嵌入层和密集层有什么区别？
Keras中的嵌入层（Embedding Layer）文档介绍说： 将正整数（索引）转换为固定大小的密集向量。例如，[[4], [20]] -> [[0.25, 0.1], [0.6, -0.2]] 我认为这也可以通过将输入编码为长度为vocabulary_size的独热向量，并将...