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kErAs DEnsE

淡淡的喜欢,深深的爱!

This example demonstrates the use of Convolution1D for text classification. 这个例子应该能帮到你 不过分类是 binary 的 要dense 层自己改成 softmax

from keras.preprocessing.image import ImageDataGeneratorfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation, Flatten...

with tf.device('/gpu:0'): x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 20, 64)) y = LSTM(32)(x) # all ops in the LSTM layer will live on GPU:0 with tf.device('/gpu:1'): x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 20, 64)) y = LS...

in x = merge([x1,x2],mode='concat') File "D:\python\lib\site-packages\keras\legacy\layers.py", line 456, in merge name=name)... ...

一个稍微讲究一点的办法是,利用在大规模数据集上预训练好的网络。这样的网络在多数的计算机视觉问题上都能取得不错的特征,利用这样的特征可以让我们获得更高的准确...

将导入的数据转化我keras可以接受的数据格式 keras要求的label格式应该为binary class matrices,所以,需要对输入的label数据进行转化,利用keras提高的to_categorical...

This example demonstrates the use of Convolution1D for text classification. 这个例子应该能帮到你 不过分类是 binary 的 要dense 层自己改成 softmax

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