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tensorflow - 最後の軸のインデックスのみを指定して、テンソルフローでテンソルを効率的にマスクする方法は?
(batch_size, a, ... , c, d, e)a、...、c、d、eが定義された整数である形状のテンソルがあると想像してください。たとえば、(batch_size, 500, 3, 2, 2, 69)または(batch_size, 2, 2).
私の質問はすべてのテンソルに関するものですが、の例に固執しましょうtensor1.get_shape() = (?, 500, 3, 2, 2, 69)
の最後の軸のインデックスを含むtensor2ことを考えると、2 つの問題があります。tensor2.get_shape() = (?, 500, 3, 2, 2, 14)tensor1
1)からtensor1形状のマスクを作成したい。たとえば、最後の軸に沿った可能な行は次のようになりますが、これらのインデックスから構築されるため、新しい入力によって異なります。これらは、保持する必要がある最後の軸のインデックスです。それ以外はすべてマスクする必要があります。(?, 500, 3, 2, 2, 69)tensor2tensor2[1,8,3,68,2,4,58,19,20,21,26,48,56,11]tensor2tensor1tensor1
2) の形状のマスクがある (?, 500, 3, 2, 2, 69)場合tensor1、バッチ サイズの次元を維持しながら、望ましくない値をマスクするにはどうすればよいですか? マスクされたテンソルは shape を持つ必要があります(?, 500, 3, 2, 2, 14)。
ケラスまたはnumpyでの回答もきちんとしていますが、numpyでそれを行う方法を知っていても私の問題は解決しませんが、それでも知りたいです.
keras - 事前トレーニング済みの keras モデルからレイヤーを削除すると、元のモデルと同じ出力が得られます
いくつかの機能抽出の実験中に、「model.pop()」機能が期待どおりに機能していないことに気付きました。vgg16 のような事前トレーニング済みモデルの場合、「model.pop()」を使用した後、model.summary() はレイヤーが削除されたことを示します (4096 個の機能が予想されます)。ただし、新しいモデルに画像を渡すと、同じ結果になります。元のモデルとしての機能の数 (1000)。完全に空のモデルを含めていくつのレイヤーを削除しても、同じ出力が生成されます。何が問題なのかについてのガイダンスを探しています。
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ありがとうございました！
ここで完全なコードを参照してください: https://github.com/keras-team/keras/files/1592641/bug-feature-extraction.pdf
r - Rでkeras 2.0を使用するとエラーが発生する
R で株価を予測するための Siraj のコードを複製しようとしています ( https://github.com/llSourcell/How-to-Predict-Stock-Prices-Easily-Demo )。
これは私のコードです:
最後の行はエラーを返します:
元のコードでは、Siraj はinput_dimおよびoutput_dimLSTM レイヤーへの引数を使用しますがlayer_lstm()、R の関数にはこの引数が含まれていません。Keras 2 では減価償却されており、unitsandを使用する必要があることがわかりましたが、、 ...input_shapeを試しましたが、機能しません。input_shape = c(1L)input_shape = c(NULL, 1L)input_shape = c("None", 1L)