Keras es una biblioteca de red neuronal que proporciona una API de alto nivel en Python y R. Use esta etiqueta para preguntas relacionadas con cómo usar esta API. Incluya también la etiqueta para el idioma / backend ([python], [r], [tensorflow], [theano], [cntk]) que está utilizando. Si está utilizando los keras integrados de tensorflow, use la etiqueta [tf.keras].

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En Keras, haría lo siguiente para crear dinámicamente las capas de un modelo: for i in range(number_dense_layers): model.add(layers.Dense(units=units, input_dim=input_dim, kernel_initializer='normal', activation='relu')) Sin embargo, en el caso de Tensorflow, tengo lo sigu....
3 oct. 2021 a las 17:51
Recibo el siguiente error cuando intento ejecutar una CNN 1D en datos espectrales de 7 bandas. Las etiquetas de clase son binarias y quiero una única salida. Adjunto el código y las salidas. Aparentemente, parece que Conv1D está teniendo algunos problemas al ingerir las 7 bandas de entrada. He i....
Estoy tratando de crear una red para predecir una serie de tiempo con un tamaño arbitrario (es decir, time_steps = None). Estoy probando diferentes topologías, pero quería una capa de entrada de 7 neuronas (la serie de tiempo en la entrada tiene 7 dimensiones) y una capa de salida de una neurona (e....
1 oct. 2021 a las 17:59
Estoy tratando de implementar una función de pérdida personalizada para Keras LSTM, que representaría mask_MAE. def mask_MAE (y_true, y_pred, mask):# mask = 0 or 1 mae = K.abs(y_pred - y_true) * mask return K.sum(mae)/K.sum(mask) ....
29 sep. 2021 a las 21:46
Estoy tratando de cargar el modelo de Hugging Face y descargué el modelo h5 desde aquí: https://huggingface.co/distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english/tree/main from flask import Flask, jsonify, request # import objects from the Flask model from keras.models import load_model from transform....
27 sep. 2021 a las 11:25
Estoy tratando de construir el modelo ilustrado en esta imagen: Obtuve un BERT previamente entrenado y el tokenizador respectivo de transformers de HuggingFace de la siguiente manera: from transformers import AutoTokenizer, TFBertModel model_name = "dbmdz/bert-base-italian-xxl-cased" tokenizer = A....
Tengo datos de 50 muestras por serie temporal. Quiero construir un clasificador de series de tiempo. Cada muestra tiene tres entradas: un vector con la forma 1X768, un vector con la forma 1X25, un vector con la forma 1X496. Cada entrada es de una modalidad diferente, por lo que es necesario pasar p....
Declaración del problema Tengo 3 clases (A, B y C). Tengo 6 características: train_x = [[ 6.442 6.338 7.027 8.789 10.009 12.566] [ 6.338 7.027 5.338 10.009 8.122 11.217] [ 7.027 5.338 5.335 8.122 5.537 6.408] [ 5.338 5.335 5.659 5.537 5.241 7.043]]....
25 jul. 2021 a las 22:31
Escribí un modelo LSTM que predice los datos secuenciales. def get_model(config, num_features, output_size): opt = Adam(learning_rate=get_deep(config, 'hp.learning_rate'), beta_1=get_deep(config, 'hp.beta_1')) inputs = Input(shape=[None, num_features], dtype=tf.float32, ragged=True) l....
16 jun. 2021 a las 11:41
Tengo los datos en el siguiente formato. Estoy usando una red neuronal para predecir tres parámetros de tiempo de inactividad, latencia y precisión mediante la regresión de la red neuronal. Node No Model Technique Downtime Latency Accuracy 1 Net Repartition 0.90 31368.5 ....
Sé que esta es una pregunta tonta, pero estoy un poco confundido aquí ... porque estoy usando el aprendizaje por transferencia usando VGG16 y tiene una capa llamada 'block4_pool'. Entonces, ¿cuál es la diferencia entre los objetos que devuelven estas dos líneas? base_model.get_layer('block4_pool') ....
Soy bastante nuevo en TF, Keras y ML en general. Estoy tratando de implementar un MLP muy simple con una forma de entrada de (batch_size,3,2) y una forma de salida de (batch_size,3), es decir (si lo tengo bien): para cada función 3x2, hay un 3 correspondiente Etiqueta de la matriz de valor. Aquí es....
8 jun. 2021 a las 13:42
Sin embargo, me gustaría monitorear la precisión para mi modelo de TensorFlow, sin embargo, al compilar mi modelo usando metrics=['accuracy'] o metrics = [tf.keras.metrics.Accuracy()] y luego entrena mi modelo la siguiente advertencia aparece. ADVERTENCIA: TENSORFLOW: Temprano de parada acondicionad....
7 jun. 2021 a las 07:19
Estoy trabajando en el problema de la NLP. La columna de destino contiene 5 tipos de oraciones: "Extremely Positive", "Positive", "Neutral", "Negative", "Extremely Negative" Quiero convertir esas oraciones al número [5,4,3,2,1]. ¿Hay una función de construcción en keras o python para hacerlo? ¿O n....
6 jun. 2021 a las 10:07
Tengo un CNN-LSTM que se ve como sigue; SEQUENCE_LENGTH = 32 BATCH_SIZE = 32 EPOCHS = 30 n_filters = 64 n_kernel = 1 n_subsequences = 4 n_steps = 8 def DNN_Model(X_train): model = Sequential() model.add(TimeDistributed( Conv1D(filters=n_filters, kernel_size=n_kernel, activation='rel....
Cuando estoy construyendo un modelo de aprendizaje profundo para el código de fuente automático que genera comentarios. Obtuve el error anterior. Utilicé el modelo de transformador para crear el modelo. Ciudad, cualquiera, dame una solución.....
2 jun. 2021 a las 22:17
Quería probar mi modelo cargando una imagen, pero obtuve este error. Y creo que obtuve el error en algún lugar de estas líneas, simplemente no estoy seguro de cómo arreglarlo. IMAGE_SIZE = [244,720] inception = InceptionV3(input_shape=IMAGE_SIZE + [3], weights='imagenet',include_top=False) También ....
Soy nuevo en TensorFlow . Tratando de desarrollar un modelo simple con múltiples entradas y una sola salida. Lo apreciaría si alguien me puede ayudar con esto. Encontré el siguiente código que podría funcionar, pero no lo hace. Además, ¿cómo puedo predecir el parámetro en este caso? trainx1 = np.ar....
Heyy chicos, estoy principiante en el aprendizaje profundo y, actualmente, intentando la CNN básica que encontré para hacer modelo Pero tengo un error que decía 49 tensorboard=TensorBoard(log_dir="logs/{}".format(time())) ---> 50 model = ClassicalModel (Input_Shape) 51 Model.fit_generator (52 trai....
2 jun. 2021 a las 10:22
Yo uso TensorFlow 's Dataset de tal que {{x0 }} es un diccionario de 6 tensores que todos usamos en una función de pérdida única que se parece a esto: def CustomLoss(): def custom_loss(y_true, y_pred): a = tf.keras.losses.binary_crossentropy(y_true['a_0'], y_pred[0]) * y_true['a_1'] ....
Estoy usando la biblioteca de Serpentai para capturar un marco de juegos, construir una pila de marco y alimentarla a la biblioteca de KERAS para predecir la función. Al hacer esto, se produce un error. Aquí está yo creando una pila de marco: full_game_frame = FrameGrabber.get_frames( [0], f....
2 jun. 2021 a las 00:57
Estoy usando el siguiente código: model = Sequential() model.add(Conv2D(filters=96, kernel_size=(11,11), strides=(11, 3),input_shape=(input_length,input_features,1), activation='relu')) model.add(Dense(5, activation="softmax")) model.compile(loss='categorical_crossentropy', metrics=["accuracy"], opt....
1 jun. 2021 a las 16:01
Al construir un modelo secuencial, noté que hay una diferencia entre agregar relu capa y LeakyReLU capa. test = Sequential() test.add(Dense(1024, activation="relu")) test.add(LeakyReLU(0.2)) ¿Por qué no puedo agregar una capa con activación = "LeakyReLU"? (Founchirlu no es una cadena con la que Ker....
1 jun. 2021 a las 14:52
Estoy haciendo Subclase de Keras con el conjunto de datos MNIST. Fui capaz de hacerlo con Sequantial y Functional API. Pero ahora cuando llamo model.fit() en mi subclase recibo este error: AttributeError: Layer mnist_model_35 has no inbound nodes. Este es mi código: Mnistmodelo class MNISTModel(ker....
RCNN rápido es un algoritmo para la detección de objetos en las imágenes, en las que nos alimentamos a la red neuronal una imagen y nos envían una lista de objetos y sus categorías dentro de la imagen basada en la lista de cajas de límite llamadas "cajas de verdad molidas". El algoritmo compara las ....