问题标签 [tf.keras]

当我通过我训练我的二进制分类时，keras我收到了这个错误：

我执行以下代码：

怎么了？

随着 Keras 成为 TensorFlow 的 API，有很多旧版本的 Keras 代码，例如https://github.com/keiserlab/keras-neural-graph-fingerprint/blob/master/examples.py

使用当前版本的 TensorFlow，我们是否需要将每个 Keras 代码更改为？

我正在阅读一篇名为Medium 上的差异学习率的文章，想知道这是否可以应用于 Keras。我能够找到在 pytorch 中实现的这种技术。这可以在 Keras 中实现吗？有人可以提供任何示例代码吗？

我想使用 tf.keras 构建一个自定义层。为简单起见，假设它应该在训练期间返回输入*2，在测试期间返回输入*3。这样做的正确方法是什么？

我尝试了这种方法：

然后我可以像这样使用这个类：

它工作正常！但是，当我在模型中使用这个类并调用它的fit()方法时，它似乎training没有设置为True. 我尝试在方法的开头添加以下代码call()，但training始终等于 0。

我错过了什么？

编辑

我找到了一个解决方案（请参阅我的答案），但我仍在寻找更好的解决方案@tf.function（我更喜欢亲笔签名而不是这项smart_cond()业务）。不幸的是，它看起来K.learning_phase()不太好@tf.function（我的猜测是，当call()函数被跟踪时，学习阶段会被硬编码到图中：因为这发生在调用fit()方法之前，所以学习阶段总是 0）。这可能是一个错误，或者在使用@tf.function.

我正在使用带有 conda 和 tensorflow 的 python 3，以及以下代码，以创建 tf.keras.models.sequential 并使用 tf.keras.optimizer.Adam 对其进行优化，并得到以下错误：

ValueError：优化器必须是 tf.train.Optimizer 的实例，而不是

我尝试从 tf.train 导入优化器，但似乎没有找到要导入的内容...

tf 版本是 1.12

谢谢

我在编写我的第一个 NN 程序时遇到了一些麻烦。我基本上想在画布上绘制一个数字并将其提供给应该显示“已识别”数字的 NN。

这部分给了我这些错误：

Tkinter 回调 Traceback 中的异常（最近一次调用最后一次）：文件 >“C:\Users\Massimo\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\tkinter__init__.py”，第 1705 行，调用中 返回 self.func(*args) 文件“c:/Users/Massimo/AppVisualCode/disegno.py”，第 91 行，Analizza predizione = model.predict(img_ar_norm, batch_size=None) 文件“C:\Users\Massimo\ AppData\Roaming\Python\Python37\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\training.py”，第 1113 行，在 predict self、x、batch_size=batch_size、verbose=verbose、steps=steps）文件“C： \Users\Massimo\AppData\Roaming\Python\Python37\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\training_arrays.py”，第 329 行，在 model_iteration batch_outs = f(ins_batch) 文件“C:\Users\Massimo\ AppData\Roaming\Python\Python37\site-packages\tensorflow\python\keras\backend.py"，第 3076 行，正在调用中 run_metadata=self.run_metadata）文件“C:\Users\Massimo\AppData\Roaming\Python\Python37\site-packages\tensorflow\python\client\session.py”，第 1439 行，调用 run_metadata_ptr）文件“C:\ Users\Massimo\AppData\Roaming\Python\Python37\site-packages\tensorflow\python\framework\errors_impl.py"，第 528 行，退出 c_api.TF_GetCode(self.status.status)) tensorflow.python.framework.errors_impl .InvalidArgumentError：矩阵大小不兼容：In[0]：[28,28]，In[1]：[784,128] [[{{node MatMul}}]]

我知道预测的矩阵大小应该有问题，但为什么呢？我正在保存图像，将其大小调整为 28x28，黑白，然后像 x_train[0] 一样作为 np 数组打开

谢谢麦克斯

我看到tf.nn.relu和tf.keras.activations.relu 都只计算 ReLU 函数（没有额外的全连接层或其他东西，如此处所述），那么它们之间有什么区别？一个只是包裹另一个吗？

好的，所以我正在尝试将 keras 作为项目的一部分，但出现以下错误，我似乎无法解决： ValueError: Error when checking input: expected input_1 to have shape (205087,) but got array with shape (1,) 我的代码如下：

跑步 ：

正确打印(205087,) 所以我不知道该怎么处理它，我确实尝试过屈服np.asarray([val])，但仍然遇到同样的错误。关于如何解决这个问题的任何想法？

我不知道我的代码有什么问题，或者 keras 中是否有任何错误？从磁盘加载我保存的模型时，我收到此错误：

这是我保存模型和加载回 shell 的代码

从磁盘加载模型的代码：

完整的错误信息：

我正在编写一个简单的 CNN 来对卡通面孔的不同特征进行分类。我正在使用这个数据集。当我尝试运行我的代码时，我收到以下错误：

这是我的代码：

有谁知道是什么原因造成的？我认为问题与输入形状有关，但我可能错了。我在哪里可以找到正确的输入形状应该在哪里？