keras的input_size如何设置

时间: 2024-05-31 12:08:50 浏览: 150
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控制input输入的长度尺寸

Keras的input_size可以通过设置输入层的参数来指定。例如，如果你的输入数据是28x28的图像，则可以设置输入层的参数为input_shape=(28, 28)。如果你的输入数据包含多个通道（例如RGB图像），则可以将通道数添加到输入形状中，例如input_shape=(28, 28, 3)。希望这个回答对你有所帮助！
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def spatial_attention(input_feature): kernel_size = 7 if K.image_data_format() == "channels_first": channel = input_feature._keras_shape[1] cbam_feature = Permute((2, 3, 1))(input_feature) else: channel = input_feature._keras_shape[-1] cbam_feature = input_feature avg_pool = Lambda(lambda x: K.mean(x, axis=3, keepdims=True))(cbam_feature) assert avg_pool._keras_shape[-1] == 1 max_pool = Lambda(lambda x: K.max(x, axis=3, keepdims=True))(cbam_feature) assert max_pool._keras_shape[-1] == 1 concat = Concatenate(axis=3)([avg_pool, max_pool]) assert concat._keras_shape[-1] == 2 cbam_feature = Conv2D(filters=1, kernel_size=kernel_size, strides=1, padding='same', activation='sigmoid', kernel_initializer='he_normal', use_bias=False)(concat) assert cbam_feature._keras_shape[-1] == 1 if K.image_data_format() == "channels_first": cbam_feature = Permute((3, 1, 2))(cbam_feature) return multiply([input_feature, cbam_feature]) 代码解释

具体来说，这个函数首先根据输入的特征图（input_feature）的格式（是“channels_first”还是“channels_last”）进行处理，并计算出一个平均池化和一个最大池化的结果。然后将这两个结果拼接在一起，通过一个卷积层...

from keras import layers, optimizers, Model # adjustable parameter that control the dimension of the word vectors embed_size = 100 input_center = layers.Input((1,)) input_context = layers.Input((1,)) embedding = layers.Embedding(vocab_size, embed_size, input_length=1, name='embed_in') center = embedding(input_center) # shape [seq_len, # features (1), embed_size] context = embedding(input_context) center = layers.Reshape((embed_size,))(center) context = layers.Reshape((embed_size,))(context) dot_product = layers.dot([center, context], axes=1) output = layers.Dense(1, activation='sigmoid')(dot_product) model = Model(inputs=[input_center, input_context], outputs=output) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizers.RMSprop(lr=0.01)) model.summary()

这个代码是在导入 Keras 中的 layers、optimizers 和 Model 模块。Keras 是一个高层神经网络库，它可以帮助你快速构建并训练深度学习模型。 layers 模块包含了常用的神经网络层，例如全连接层、卷积层、循环层等。...

import tensorflow as tf import tensorflow_hub as hub from tensorflow.keras import layers import bert import numpy as np from transformers import BertTokenizer, BertModel # 设置BERT模型的路径和参数 bert_path = "E:\\AAA\\523\\BERT-pytorch-master\\bert1.ckpt" max_seq_length = 128 train_batch_size = 32 learning_rate = 2e-5 num_train_epochs = 3 # 加载BERT模型 def create_model(): input_word_ids = tf.keras.layers.Input(shape=(max_seq_length,), dtype=tf.int32, name="input_word_ids") input_mask = tf.keras.layers.Input(shape=(max_seq_length,), dtype=tf.int32, name="input_mask") segment_ids = tf.keras.layers.Input(shape=(max_seq_length,), dtype=tf.int32, name="segment_ids") bert_layer = hub.KerasLayer(bert_path, trainable=True) pooled_output, sequence_output = bert_layer([input_word_ids, input_mask, segment_ids]) output = layers.Dense(1, activation='sigmoid')(pooled_output) model = tf.keras.models.Model(inputs=[input_word_ids, input_mask, segment_ids], outputs=output) return model # 准备数据 def create_input_data(sentences, labels): tokenizer = bert.tokenization.FullTokenizer(vocab_file=bert_path + "trainer/vocab.small", do_lower_case=True) # tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') input_ids = [] input_masks = [] segment_ids = [] for sentence in sentences: tokens = tokenizer.tokenize(sentence) tokens = ["[CLS]"] + tokens + ["[SEP]"] input_id = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens) input_mask = [1] * len(input_id) segment_id = [0] * len(input_id) padding_length = max_seq_length - len(input_id) input_id += [0] * padding_length input_mask += [0] * padding_length segment_id += [0] * padding_length input_ids.append(input_id) input_masks.append(input_mask) segment_ids.append(segment_id) return np.array(input_ids), np.array(input_masks), np.array(segment_ids), np.array(labels) # 加载训练数据 train_sentences = ["Example sentence 1", "Example sentence 2", ...] train_labels = [0, 1, ...] train_input_ids, train_input_masks, train_segment_ids, train_labels = create_input_data(train_sentences, train_labels) # 构建模型 model = create_model() model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=learning_rate), loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 开始微调 model.fit([train_input_ids, train_input_masks, train_segment_ids], train_labels, batch_size=train_batch_size, epochs=num_train_epochs)

首先定义了模型路径和参数，然后使用 hub.KerasLayer 加载 BERT 模型，对输入进行编码后，添加一个全连接层并进行二分类，构建一个分类模型。接着使用 bert.tokenization.FullTokenizer 对输入数据进行编码，...

# 编码器 def encoder(input_shape, vocab_size, latent_dim): model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, 256, input_shape=input_shape, name="encoder_embedding"), tf.keras.layers.LSTM(latent_dim, name="encode_lstm"), ],name="encoder") return model # 解码器 def decoder(output_shape, vocab_size, latent_dim): model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.RepeatVector(output_shape[0], input_shape=output_shape, name="decoder_repeatvector"), tf.keras.layers.LSTM(latent_dim, return_sequences=True,name="decode_lstm"), tf.keras.layers.TimeDistributed(tf.keras.layers.Dense(vocab_size, activation='softmax'), name="decoder_td"), ], name="decoder") return model # expected shape=(None, None, 12), found shape=(None, 12, 256) # 定义模型 def build_model(input_shape, output_shape, vocab_size, latent_dim): encoder_model = encoder(input_shape, vocab_size, latent_dim) decoder_model = decoder(output_shape, vocab_size, latent_dim) model = tf.keras.models.Sequential([encoder_model, decoder_model]) return model改正一下模型

tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, 256, input_shape=input_shape, name="encoder_embedding"), tf.keras.layers.LSTM(latent_dim, return_sequences=True, name="encode_lstm"), ], name="encoder") ...

File "C:\lstnet_keras-master\lstm\LSTNet_Interface_a373.py", line 225, in LSTNetAttention input_data1 = residual_block(input_data1, filters=128, kernel_size=3) TypeError: residual_block() got an unexpected keyword argument 'kernel_size'

from tensorflow.keras.layers import Conv2D, BatchNormalization, Add, Activation, Lambda def residual_block(x, filters, kernel_size=3): # 定义第一个卷积层 conv1 = Conv2D(filters, (kernel_size, ...

model.add(Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(input_size, 1)))model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu'))model.add(Conv1D(filters=128, kernel_size=5, activation='relu'))

输入形状为(input_size, 1)的一维张量。第二层有64个过滤器，每个过滤器的大小为3，激活函数为 ReLU。第三层有128个过滤器，每个过滤器的大小为5，激活函数为 ReLU。这个模型可以用于处理一维时间序列数据，比如语音...

把代码def LSTM_model(input_size): model = Sequential() model.add(LSTM(32,input_shape=(input_size,1), return_sequences=False)) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(10, activation='relu')) model.add(Dense(13, activation='softmax')) # Change this line return model改成 PCA+SVM形式的代码

inputs = Input(shape=(input_size, 1)) lstm = LSTM(32, return_sequences=False)(inputs) dropout = Dropout(0.5)(lstm) # 定义 MLP 层 mlp = Dense(10, activation='relu')(dropout) # 定义 PCA 层 ...

input_1 = keras.Input(shape=(24, 1)) x = keras.layers.Conv1D(filters=4, kernel_size=11, strides=9, padding='same', activation='relu')(input_1)分析输出

其中，input_size为输入张量的尺寸，kernel_size为卷积核的大小，strides为卷积核的步长。根据上述公式，该卷积层的输出张量尺寸为： $$\mathrm{(24 - 11 + 9) / 9 + 1} = 2$$ 因此，该卷积层的输出张量的尺寸为(2...

input_layer =Input(batch_shape=(batch_size,timesteps,input_dim))

这是定义一个Keras中的输入层，其中： - batch_size表示输入数据的批量大小 - timesteps表示时间步长，即序列长度 - input_dim表示输入数据的特征维度 这个输入层的作用是为神经网络提供输入数据。在这个...

input_1 = keras.Input(shape=(1292, 1)) x = Conv1D(filters=4, kernel_size=11, strides=9, padding='same', activation='relu')(input_1) x = Conv1D(filters=8, kernel_size=9, strides=4, padding='same', activation='relu')(x) x = Conv1D(filters=16, kernel_size=7, strides=4, padding='same', activation='relu')(x) output_1 = keras.layers.Flatten()(x) # TensorSpec(shape=(None, 160) model1 = keras.Model(inputs=input_1, outputs=output_1, name="fs_feature") model1.summary() #怎么改让输出为160维

input_1 = keras.Input(shape=(1292, 1)) x = Conv1D(filters=4, kernel_size=11, strides=9, padding='same', activation='relu')(input_1) x = Conv1D(filters=8, kernel_size=9, strides=4, padding='same', ...

from tensorflow.keras.layers import MaxPooling2D # 输入张量形状为 (batch_size, height, width, channels) input_tensor = ... # 池化核大小为 (pool_height, pool_width) pool_size = (pool_height, pool_width) # 计算输出张量的形状 new_height = (height - pool_height) // strides + 1 new_width = (width - pool_width) // strides + 1 # 使用 padding 参数来解决形状不兼容的问题 max_pooling_layer = MaxPooling2D(pool_size=pool_size, strides=strides, padding='same') # 应用池化层 output_tensor = max_pooling_layer(input_tensor) # 输出张量的形状为 (batch_size, new_height, new_width, channels) print(output_tensor.shape)

池化核大小由 pool_height 和 pool_width 决定，可以通过 pool_size = (pool_height, pool_width) 来设置。strides 参数表示池化操作的步长，用于控制输出张量的尺寸，可以通过计算 new_height 和 new_width 得到。...
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