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model.add(Convolution2D(32, 3, 3, border_mode='same', input_shape=(1,12,12)))model.add(Convolution2D(32, 3, 3))model.add(MaxPooling2D(pool_sizetensorflow.python.framework.errors_impl.Invalid
浏览 5提问于2018-08-02得票数 0
我试图建立一个简单的卷积神经网络：
当前代码：model.add(Conv1D(64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(340, 16, 260)))model.add(Max
浏览 1修改于2018-06-12得票数 0
我基本上是试图构建一个由多个convolution2d层组成的深度模型，然后是maxPoint2d，如下所示：model.add(MaxPooling2D(pool_size=(1, 3)))
model.addsite-packages/keras/engine/training.py"，行100，在
浏览 0提问于2017-01-10得票数 0
作为一个1D示例，我尝试了以下代码：from astropy import convolution as convkernel
浏览 5修改于2016-12-27得票数 1
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我想设置Convolution2D层的权重：
conv = Convolution2D(conv_out_size, window_size, embedding_size,
浏览 2提问于2017-02-13得票数 10
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我有一个关于keras中的'Convolution2D‘函数的问题。model.add(Convolution2D( nb_row=5, border_mode='same',
input_shape
浏览 1提问于2019-11-17得票数 0
为了预测CIFAR10数据集，我研究了不同的CNN体系结构，我发现了一个有趣的Github存储库：
model.add(Convolution2D(32，3，3，3，Convolution2D=‘full’))
如何将此命令转换为Conv2D的现代Keras语法？当我试图输入Convolution2D(32, 3, 3, 3, ...)中的整数序列时，会在Keras中得到一个错误？将border_mode更改为padding = 'valid'
浏览 5修改于2021-04-26得票数 1
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我使用astropy.convolution.Gaussian2DKernel创建了一个卷积内核。我可以绘制内核，但我想不出如何将它保存为.fits映像。(Galfit在工作流中稍后需要它。)from astropy.convolution import Gaussian2DKernelkernel = Gaussian2DKernel(4)
plt.imshow
浏览 3提问于2016-02-26得票数 3
我在Keras中看到了CNN的多个实现，并注意到有些人使用来自keras.layers.convolutional导入Conv1D的Convolution1D，而另一些人从keras.layers导入Convolution1D使用Convolution1D。
浏览 0提问于2018-08-20得票数 7
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327480640，1) 我有以下模型： N = 2 #number of frames to distributemodel.add(TimeDistributed(Convolution2D
浏览 22修改于2020-04-16得票数 0
假设我有一个来自上一层的4D张量x，形状为[2, 2, 7, 7, 64]，其中有batch = 2，depth = 2，height = 7，width = 7和in_channels = 64。我是Tensorflow的新手，我知道CAFFE和Tensorflow之间的转置卷积实现是不同的。我的意思是，在CAFFE中，你可以通过改变内核的步幅来定义输出的大小。然而，在tensorflow中则更为复杂。
那么，我
浏览 1提问于2019-01-10得票数 0
我的模型的第一层是嵌入层，然后是Convolution1D层。我使用mask_zero=True作为嵌入层，因为我用零填充了序列。但是，这会为Convolution1D层创建一个错误，因为该层不支持掩码。但是，我确实需要屏蔽零输入，因为在卷积层之后有LSTM层。有没有人有解决这个问题的办法。我已经将我的模型的示例代码附加到Convolution1D层以供参考。vocabSize, 300, mask_zero=True, init='glorot_uniform', W_regularizer=embed_reg)(wo
浏览 19提问于2020-07-09得票数 0
keras.preprocessing.image import ImageDataGeneratorfrom keras.layers import Convolution2DY_train)model = Sequential()model.add(Convolution2D
浏览 1提问于2019-07-01得票数 0
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我使用Tensorflow 2.0已经快一年了，当我在卷积中使用填充“相同”时，我在很多代码中发现了一个概念。 x = ZeroPadding2D(padding=(pad, pad))(x) use_bias=False)(x)x = Conv2D(64, (3, 3), strides=(1, 1), dilation_rate=pad,
use_b
浏览 36提问于2021-05-21得票数 0
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model = Sequential()
model.add(Activation('relu'))model.add(Activation('relu'))model.add(Dropout(0.25))
model.
浏览 0修改于2018-05-03得票数 1
with tf.variable_scope(layer_name) as s: h1 = tf.contrib.layers.convolution2d(inputs = x1, num_outputs10, kernel_size = [3, 3], stride = [1, 1], padding = 'VALID', scope = s) h2 = tf.contrib.layers.convolution2d在使用tf.contrib.layers.convolution2d类时，我找不到如何正
浏览 0修改于2016-11-15得票数 1
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是否有人在Julia中实现了Convolution3d nn。从预先构建的包或从头开始。像Flux和Mocha这样的ML库没有实现。
浏览 0修改于2021-07-21得票数 2
keras.layers.convolutional.Convolution2D(nb_filter,
nb_row,
浏览 6修改于2017-01-16得票数 4
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