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python - Keras - K.zeros 形状にテンソル形状を使用する
カスタムsoftmax関数を使用しています。xゼロの新しいテンソルの形状の要素としてテンソルの形状を使用しようとしています。intではないのでできません。
私が試した次のオプションは、機能するはずのテンソルの評価です。
それは私にエラーを与える
メインネットワーク入力が正しくないことを参照しているため、これは完全に理解できません。で形状の値をハードコーディングすると、ネットワークが機能しK.zerosます。他の解決策はありますか？
machine-learning - Keras の多出力モデルの検証損失と検証データ
Keras で 1 つの入力と 2 つの出力を使用してモデルをトレーニングしたいのですが、検証のセットアップに関していくつかの問題があります。
1) Keras関数型 API のドキュメントによると、複数の出力がある場合、model.fit は numpy 配列のリストを出力として取り込むことができます。ただし、model.fit の validation_data 引数については、モデルが (x_val, y_val) または (x_val, y_val, val_sample_weights) の形式のタプルを受け取ることができることを示しています。次に、2 番目の出力の y_val をどのように渡すことができますか? validation_split を使用してそれを行うことができますか、それとも検証分割も私の出力の 1 つにのみ適用されますか?
2) また、EarlyStopping コールバックに渡される検証損失はどうなりますか? model.evaluate などの関数によって返される損失については、2 つの損失値が返されます。トレーニングでは、損失の合計に重みを掛けたものが最小化されます。これは EarlyStopping でどのように機能しますか? 損失の合計に重みを掛けた最小化にも基づいて早期停止を望んでいますが、これが実際に起こるかどうかはわかりません。
runtime-error - セマンティック セグメンテーションの Keras、flow_from_directory() エラー
画像マスクがラベルの代わりに使用されている場合に image_datagen.flow_from_directory() を設定する方法を示す Keras ドキュメントのサンプルコードの変更を使用しようとしていました (画像セグメンテーションのために、クラスを予測しています)各ピクセル)。
ちなみに、各画像のカラー チャネルからすべてのトレーニング画像の各カラー チャネルの平均を差し引くために、featurewise_center = True を設定して、トレーニング セット全体で各カラー チャネルの平均が 0 になるようにします。これを達成する方法ではありません。
とにかく、エラーを生成したコードは次のとおりです。
エラーメッセージは次のとおりです。
なんらかの理由で n = 0 です。これが発生する理由はありますか?
python - Python - Tensorflow - LSTM- ValueError: モデル ターゲットのチェック中にエラーが発生しました: Dense_16 が形状 (None, 100) を持っていると予想されていましたが、形状 (16, 2) の配列を取得しました
このエラーが何であるかを理解するのを手伝ってくれる人はいますか?
この LSTM モデルを実行すると、次のようなエラーが発生します。
以下の情報がどれほど役立つかはわかりません。
他の情報が必要な場合は、提供する準備ができています