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我在我的 Win64 系统中安装了 WinPython 和 Keras 0.1.2，然后我开始运行 Keras 源代码中提供的示例，但是出现了很多错误让我很沮丧 - -！

有人帮助我，感谢任何提示。

我尝试运行“mnist_mlp.py”，但在线路打击中出现错误：

然后我在http://keras.io/examples/上找到了示例 ，当我运行到下面的行时，我仍然遇到了一些错误。

Keras 错误

我想使用 keras python 库创建最简单的 LSTM。

我有以下代码：

但似乎不起作用...

谁能解释我到底出了什么问题？

我也尝试转置矩阵，但不是这样。

我对 keras 很陌生。尝试为 NLP 任务构建二进制分类器。（我的代码来自 imdb 示例 - https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/imdb_cnn.py）

下面是我的代码片段：

当我运行 model.fit() 时，我收到以下错误：

你能帮我解决这个问题吗？

我正在使用 Keras 库来创建神经网络。我有一个 iPython Notebook 来加载训练数据、初始化网络并“拟合”神经网络的权重。最后，我使用 save_weights() 方法保存权重。代码如下：

然后，在另一个 iPython Notebook 中，我只想使用这些权重并预测给定输入的一些输出值。我初始化相同的神经网络，然后加载权重。

问题在于，显然 load_weights 方法不足以拥有功能模型。我收到一个错误：

任何想法？非常感谢。

我已经在我的 PC 上训练了 imdb_lstm.py。现在我想通过输入我自己的一些文本来测试训练有素的网络。我该怎么做？谢谢！

我目前在尝试将我的 GRU 模型与我的训练数据相匹配时遇到问题。快速浏览 StackOverflow 后，我发现这篇文章与我的问题非常相似：

使用 Keras io 进行最简单的 Lstm 训练

我自己的模型如下：

错误是：

有什么办法解决这个问题吗？谢谢

编辑：关于数据的一些事实：

X 和 Y 是包含时间序列值的 CSV 文件（例如，对于每一行，X 文件中有 37 个时间序列的连续值 + 2 个时间值（视为过去）和 Y 文件中的 30 个（视为对预测））

我在使用 Keras 为具有大 3D 张量的语言模型训练 RNN 时收到此消息（从文本生成，一个热编码，结果形状为 (165717, 25, 7631)）：

但是一切都很顺利，而我将数据集的大小限制在很小的范围内。因此，我想知道 Theano 或 CUDA 是否限制了矩阵的大小？

此外，我有没有更好的方法来做一个热门的表示？我的意思是，在大型 3D 张量中，由于 one-hot 表示，大多数元素都是 0。但是，我没有找到接受单词索引表示的层。

我正在尝试使用简单的示例来学习 Keras GraphNN 。我有一个包含 784 个特征的简单示例数据集，我想运行这个示例：

该文档提到graph.evaluate()：

evaluate (data, batch_size=128, verbose=1)：显示模型在一些验证数据上的性能。 返回：数据的损失分数。 参数：与上述 fit 方法的含义相同。详细用作二进制标志（进度条或无）。

从定义中graph.fit()我们知道：

参数： data :dictionary 将输入名称映射到输出名称到适当的 numpy 数组。所有数组应包含相同数量的样本。

虽然我的适合方法运行完美，但我IndexError: index 1 is out of bounds for size 1继续evaluate

我的输入形状是：

我在这里想念什么？

这里的 Keras 有很多目标函数。

但是如何创建自己的目标函数，我试图创建一个非常基本的目标函数，但它给出了一个错误，我无法知道在运行时传递给函数的参数的大小。

我收到 2 个相互矛盾的错误，

它说函数中返回的成本或损失必须是标量，但如果我将第 2 行从 loss = T.vector('float64')
更改为
loss = T.scalar('float64')

它显示了这个错误

我正在尝试实现一个 lambda 层，其中 lambda 层执行的函数正在执行transpose(P)*x，其中x是一个包含行的数组，M每个条目P是1/M。

我遇到的问题是我不知道如何创建一个静态数组，每个条目P设置为1/M. 我知道我可以M使用shape()为 theano 张量定义的函数，但我不确定如何创建向量。