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...
我正在尝试理解LSTMs的概念,并在Christopher Olah的这篇文章中找到了一些线索,该文章是用Keras实现的。我正在遵循Jason Brownlee撰写的Keras教程博客。我主要困惑的是: 将数据序列重新塑造为[samples, time steps, features] ...
我用CNN训练了一个二分类模型,这是我的代码model = Sequential() model.add(Convolution2D(nb_filters, kernel_size[0], kernel_size[1], border_mode=...
在 Tensorflow 2.0 环境中执行命令 sess = tf.Session() 时,我收到以下错误信息:Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module&g...
我正在尝试使用卷积神经网络按主题对文本进行分类。当我使用二元交叉熵时,准确率约为80%;而使用分类交叉熵时,准确率约为50%。我不明白这是为什么。这是一个多类问题,难道我不得不使用分类交叉熵,并且使用二元交叉熵的结果是没有意义的吗? model.add(embedding_layer) mo...
如果我想在Keras中使用BatchNormalization函数,那么我只需要在开始时调用它一次吗? 我阅读了这个文档:http://keras.io/layers/normalization/ 我不知道应该在哪里调用它。以下是我的代码尝试使用它:model = Sequential()...
许多用户引用它作为切换到Pytorch的原因,但我仍然没有找到一个正当的理由/解释来牺牲最重要的实际质量--速度,来进行急切执行。 以下是代码基准测试性能,TF1 vs. TF2 - 在TF1上运行速度普遍比TF2快47%至276%。 我的问题是:在图形或硬件级别上,是什么导致如此显着的减速?...
我正在尝试理解Keras中Flatten函数的作用。以下是我的代码,这是一个简单的两层神经网络。它接收形状为(3,2)的二维数据,并输出形状为(1,4)的一维数据:model = Sequential() model.add(Dense(16, input_shape=(3, 2))) mod...
我第一次运行LSTM模型。 这是我的模型:opt = Adam(0.002) inp = Input(...) print(inp) x = Embedding(....)(inp) x = LSTM(...)(x) x = BatchNormalization()(x) pred = Den...
我正在运行一份Keras模型,需要在36小时内提交,但如果我在CPU上训练模型,大约需要50小时的时间。有没有一种方法可以在GPU上运行Keras? 我正在使用Tensorflow后端,并在我的Jupyter笔记本电脑上运行它,而没有安装Anaconda。