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Win64 システムに WinPython と Keras 0.1.2 をインストールしてから、Keras のソース コード フローダーで提供されているサンプルを実行し始めましたが、多くのエラーが発生してイライラしました - -!

誰かが私を助けてくれます。ヒントをありがとう。

「mnist_mlp.py」を実行しようとしましたが、次の行でエラーが発生しました:

次に、 http://keras.io/examples/で例を見つけ、 以下の行まで実行すると、まだエラーが発生しました。

ケラスエラー

keras python ライブラリを使用して、最も単純な LSTM を作成したいと思います。

次のコードがあります。

しかし、うまくいかないようです...

誰が正確に何がうまくいかないのか説明できますか?

また、行列を転置しようとしましたが、それだけではありません。

私はケラスにとても慣れていません。NLP タスクのバイナリ分類器を構築しようとしています。(私のコードは imdb の例から動機付けられています - https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/imdb_cnn.py )

以下は私のコードスニペットです：

model.fit() を実行すると、次のエラーが発生します。

これを解決するのを手伝ってもらえますか?

Keras ライブラリを使用してニューラル ネットワークを作成しています。トレーニング データをロードし、ネットワークを初期化し、ニューラル ネットワークの重みを「適合」させるために、iPython Notebook があります。最後に、save_weights() メソッドを使用して重みを保存します。コードは以下のとおりです。

次に、別の iPython ノートブックで、これらの重みを使用して、与えられた入力から出力値を予測したいと思います。同じニューラル ネットワークを初期化してから、重みを読み込みます。

問題は、どうやら load_weights メソッドが機能モデルを持つのに十分でないことです。エラーが発生します：

何か案が？どうもありがとう。

PC で imdb_lstm.py をトレーニングしました。ここで、独自のテキストを入力して、トレーニング済みのネットワークをテストしたいと考えています。どうすればいいのですか？ありがとうございました！

簡単な例を使用して Keras GraphNN を学習しようとしています。784 個の特徴を持つ単純なサンプル データセットがあり、この例を実行したいと考えています。

ドキュメントには、次のことが記載されていますgraph.evaluate()。

evaluate (data, batch_size=128, verbose=1): いくつかの検証データに対するモデルのパフォーマンスを示します。 Return : データの損失スコア。 引数: 上記の fit メソッドと同じ意味。verbose は、バイナリ フラグとして使用されます (進行状況バーまたは何もない)。

の定義から、次のgraph.fit()ことがわかります。

引数: data :dictionary マッピング入力名出力名を適切な numpy 配列に出力します。すべての配列には、同じ数のサンプルが含まれている必要があります。

私のフィット方法は完璧に実行されますが、私は乗りIndexError: index 1 is out of bounds for size 1ますevaluate

私の入力形状は次のとおりです。

ここで何が欠けていますか?

ここで Keras には多くの目的関数があります。

しかし、独自の目的関数を作成するにはどうすればよいですか。非常に基本的な目的関数を作成しようとしましたが、エラーが発生し、実行時に関数に渡されるパラメーターのサイズを知る方法がありません。

矛盾する 2 つのエラーが発生しています。

関数で返されるコストまたは損失はスカラーでなければならないと言われていますが、行 2 を loss = T.vector('float64')
から
loss = T.scalar('float64')に変更すると

このエラーが表示されます