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Python - Tensorflow - LSTM- ValueError: Erreur lors de la vérification de la cible du modèle: dense_16 attendu pour avoir la forme (None, 100) mais avec tableau avec la forme (16, 2)

Quelqu'un pourrait m'aider à comprendre de quoi cette erreur parle? model = Sequential() model.add(Embedding(82, 100, weights=[embedding_matrix], input_length=1000)) model.add(LSTM(100)) model.add(

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Comment puis-je créer un (None, 299,299,3) à partir de (299,299,3)?

J'essaie d'utiliser le modèle entraîné basé sur Keras 2 incepctionV3 pour prédire une image à des fins de test. Mon travail de modèle original bien, alors je tente de créer un modèle avec input_shape

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Erreur lors de la vérification d'entrée: acc_input attendu pour avoir 4 dimensions, mais a obtenu le tableau avec la forme (200, 3, 1)

J'ai essayé plusieurs fois et lu la réponse à la question semblable à moi, mais je n'ai toujours pas résolu. Erreur lors du contrôle d'entrée: acc_input devrait avoir 4 dimensions, mais se matrice de

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Comment utiliser les mesures tensorflow dans Keras

Il semble y avoir plusieurs fils/questions déjà, mais il ne me semble pas que cela a été résolu: How can I use tensorflow metric function within keras models? https://github.com/fchollet/keras/issues/

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Puis-je utiliser Tensorflow et Keras de manière interchangeable?

J'utilise l2_regularization tensorflow a - tf.nn.l2_loss Puis-je utiliser? K.sum (K.square (K.abs (poids))) tf.nn.l2_loss Puis-je utiliser de manière interchangeable dans Keras (back-end tensorflow)?

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Qu'est-ce qui cause une haute précision top_k_categorical_churale mais une faible précision catégorielle dans Keras

J'entraîne un modèle utilisant Conv2D et commence à obtenir soudainement une haute précision k une précision catégorielle de 1.0 mais une précision catégorique très faible (proche de 0.006). J'ai 108

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Comment chaîne/composer des couches dans keras 2 API fonctionnelle sans spécifier entrée (ou la forme d'entrée)

Je voudrais être en mesure de plusieurs couches ensemble, mais avant de spécifier l'entrée, quelque chose comme ce qui suit: # conv is just a layer, no application conv = Conv2D(64, (3,3), activation

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perte de validation et validation des données du modèle multi-sorties dans Keras

Je veux former un modèle avec une entrée et deux sorties dans Keras, mais j'ai quelques problèmes avec la configuration des validations. 1) Le Keras functional API documentation indique que model.fit

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Keras pour la segmentation sémantique, erreur flow_from_directory()

J'essayais d'utiliser ma modification de l'exemple de code dans la documentation de Keras qui montre comment configurer image_datagen.flow_from_directory() dans le cas où les masques d'image sont util

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keras Couche d'entrée (Nnoe, 200,3), Pourquoi il n'y a pas d'entrée? 3 dimensions, mais tableau obtenu avec la forme (200, 3)

Le gyro acc dans model.fit est (200 * 3), dans le La forme de la couche d'entrée est (200 * 3). Pourquoi y a-t-il un tel problème? Erreur lors de la vérification de l'entrée: acc_input attendu pour av