在Keras中运行一个密集的前馈神经网络。 有两个输出的class_weights和一个第三个输出的sample_weights。由于某种原因，它会打印每个批处理计算的进度详细显示，而不是更新到应该在同一行上打印... 你有遇到过这种情况吗？ 如何解决？ 从shell中：42336/74732...

有没有一种方法可以获取 Keras 模型中层数的数量（而不是参数）？ model.summary() 提供了很多信息，但从中获取层数并不直观。

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...

我对神经网络和Keras还不是很熟悉。我有一些尺寸为6*7的图像，过滤器的大小为15。我想要几个过滤器，然后分别在每个上训练卷积层，最后将它们组合起来。我已经看了这里的一个例子： model = Sequential() model.add(Convolution2D(nb_filters,...

想象一下一个全连接的神经网络，其最后两层的结构如下：[Dense] units = 612 activation = softplus [Dense] units = 1 activation = sigmoid 网络的输出值为1，但我想知道Sigmoid函数...

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？

关于Tensorflow已经有一个答案。 但问题是，在我的IDE中， Conv2D是一个类， 而Convolution2D是一个变量？

有人可以告诉我Keras中的反向传播是如何做的吗？我读到说在Torch中很容易，在Caffe中很复杂，但是我找不到关于如何在Keras中实现它的任何信息。我正在Keras中实现自己的层（我是个非常初级的学习者），想知道如何进行反向传播。 提前感谢您。

请问有人能够解释一下在初始化Keras LSTM层时传递的激活和循环激活参数之间的区别吗？ 据我所知，LSTM有4个层。如果我没有向LSTM构造函数传递任何激活参数，请解释每个层的默认激活函数是什么？

我想让我的Keras模型使用OpenCV或类似工具来调整输入图像的大小。 我已经看到过使用ImageGenerator的方法，但我更希望自己编写生成器，并在第一层中使用keras.layers.core.Lambda简单地调整图像的大小。 我应该怎么做？