http://www.open64.net/
2个轮次后达到 0.89 的测试精度。 </br> 在 Intel i5 2.4Ghz CPU 上每轮次 90秒。 </br> 在 Tesla K40 GPU 上每轮次 10秒。 from __future__ import print_function from keras.preprocessing import sequence from keras.models import Seque
我正在尝试创建一维卷积模型,但我似乎无法获得正确的输入形状。以下是我所拥有的: 我收到以下错误: 有人有什么建议吗?
我正在使用Keras构建一个CNN,以下Conv1D是我的第一层: 我正在培训以下功能: 其中,train\u df是一个由两列组成的pandas数据帧,其中,对于每一行,标签是一个int(0或1),有效载荷是一个用零填充/截断为1000的浮点数组。train\U df中的培训示例总数为15641。 模型编译,但在训练期间,我得到这个错误: 我看了这篇文章,试图将输入更改为1000个浮点长列表的数
问题内容: 我尝试运行如下代码: 我认为的形状应为(1,3)而不是(3,)。 矩阵返回的结果应为: 数组([[23],[53],[83]]) 不 数组([23,53,83]) 为什么会发生结果? 问题答案: 顾名思义,该函数的主要目的是通过在两个形状相同的数组上执行 传统的线性代数点积 来提供标量结果。 鉴于这一主要目的,在文档中也对这种情况下的第一(第一子弹下方点)谈到: 您的案件已在他的评论的
问题内容: 对于数组中也是数组中的每个元素,我想将值设置为0,这将创建数组 我知道有一种使用和将其作为1D数组进行广播的方法,但是我不知道该如何进行。 任何帮助将不胜感激。 问题答案: 如果将切片的2D数组馈入到其中,它将把它展平为1D数组并与之进行比较,从而创建一个1D蒙版,可以对其进行整形并用于对该切片数组进行布尔索引以将元素设置为。单线实施看起来像这样- 样品运行- 为了简化操作,您可以创建
问题内容: 我正在尝试连接4个数组,一个1D形状的数组(78427,)和3个2D形状的数组(78427,375/81/103)。基本上,这是4个数组,具有78427个图像的特征,其中1D数组每个图像仅具有1个值。 我尝试串联数组,如下所示: 这将导致以下错误: 追溯(最近一次调用):文件“”,第1行,在ValueError中:所有输入数组的维数必须相同 问题似乎是一维数组,但是我真的看不出来为什么
我正在尝试创建一个testNG dataprovider方法,该方法将从我的项目中返回一个自定义类的对象数组。这个数组是一维数组,我不想从这个dataprovider方法返回二维数组。请建议,Dataprovider是否应始终返回2D数组(不小于或大于2D)。如果是,则我需要以下方面的帮助: 返回新对象[][]{{user[0]},{user[1]},{user[2]},{user[3]}} 我们
所以,我想做的是使用这里获得的开普勒数据对系外行星和非系外行星进行分类。数据类型是维度为(num_of_samples,3197)的时间序列。我发现这可以通过在Keras中使用1D卷积层来完成。但是我一直在弄乱维度并得到以下错误 检查模型输入时出错:预期conv1d_1_input有形状(无,3197,1),但得到了带有形状的数组(1, 570, 3197) 因此,问题是: 1.数据(traini