Keras中3D张量的dot/Dot层行为
Keras的点积层文档中指出： 这是一种在两个张量样本之间计算点积的层。 例如，如果应用于形状为(batch_size, n)的两个张量a和b的列表，则输出将是一个形状为(batch_size, 1)的张量，其中每个条目i将是a[i]和b[i]之间的点积。 参数： axes: 整数或整...
如何在Keras中使用Lambda层？
我想定义Lambda层来使用叉积组合特征，然后合并这些模型，就像图中那样，我该怎么做？ 测试model_1，从dense层获取128维度，使用pywt获取两个64维度的特征(cA,cD)，然后返回cA*cD //当然我想要结合两个模型，但首先尝试model_1。from keras.mo...
如何从Keras Embedding层获取词向量
我目前正在使用Keras模型，其中第一层是嵌入层。为了可视化每个词之间的关系和相似度，我需要一个函数来返回词汇表中每个元素的映射及其向量（例如“love”- [0.21, 0.56，...，0.65，0.10]）。 有没有什么方法可以做到这一点？
Keras的卷积层对来自循环/周期域的图像进行处理
需求 你好，我正在尝试使用卷积神经网络处理来自圆柱体域的图像，因此我希望能够将卷积层应用于循环方式下的圆形域（或周期性域）。我的意思是，卷积层不再用零填充图像，而是在图像周围（或核心周围）进行包裹。 想法、搜索和思路 由于我具有信号处理背景，所以我期望这已经被覆盖了：事实上，当在频域中进...
如何在Keras的Sequential模型中更改输入形状
我有一个使用Keras构建的顺序模型。 我想知道如何更改输入的形状。以下是示例:model = Sequential() model.add(Dense(32, input_shape=(500,))) model.add(Dense(10, activation='softmax')) mo...
Keras - ImportError: 无法导入名称为 'CuDNNLSTM' 的模块
我正在尝试使用CuDNNLSTM Keras单元来提高循环神经网络的训练速度（文档在这里）。当我运行以下代码时：from keras.layers import Bidirectional, CuDNNLSTM 我遇到了这个错误: ImportError: 无法导入名称 'CuDNNL...
Keras：核和活动正则化器的区别
我注意到在Keras中不再有weight_regularizer，而是有activity和kernel regularizer。 我想知道： kernel和activity regularizers的主要区别是什么？ 我能否使用activity_regularizer代替weight_re...
Keras 何时重置 LSTM 状态？
我阅读了各种有关此事的文本，但似乎没有一个能回答这个非常基本的问题。它总是含糊不清： 在stateful = False LSTM层中，keras是否会在每个序列或每个批次之后重置状态？ 每个序列；还是 每个批次？ 假设我有形状为（1000,20,1）的X_train，这意味着100...
检查模型输入时出错：期望convolution2d_input_1具有4个维度，但得到的数组形状为（32, 32, 3）。
我想训练一个深度网络，从以下层开始： model = Sequential() model.add(Conv2D(32, 3, 3, input_shape=(32, 32, 3))) 使用 history = model.fit_generator(get_training_data...
在Keras中，Flatten()和GlobalAveragePooling2D()有什么区别？
我想将ConvLSTM和Conv2D的输出传递给Keras中的Dense层，使用全局平均池化和展平有什么区别？在我的情况下两者都有效。model.add(ConvLSTM2D(filters=256,kernel_size=(3,3))) model.add(Flatten()) # or m...