这是keras识别mnist代码片段，定义输入维度是一维张量，后面喂入数据为啥是成了2维张量？
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threenewbee 2020-05-08 19:56关注因为前者是单个图片，后者是整个训练集x每个图片
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- 2020-05-08 19:27回答 1 已采纳 因为前者是单个图片，后者是整个训练集x每个图片
- 2019-04-10 22:04回答 1 已采纳 可以先reshape成40000,1152 也就是输入数据40000条，输入维度1152 然后用Dense层，可以用一个也可以用多个，最后输出到8 本质上你这个属于降维，也可以google下gi
- 2023-02-23 17:17回答 2 已采纳 试下这样：predict2 = model.predict(Xtrain)print(predict2.shape)看下是否训练数据也一样
- 2020-09-16 14:39主要介绍了使用keras时input_shape的维度表示问题说明，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
- 2020-03-27 16:24回答 1 已采纳 https://blog.csdn.net/weixin_42886817/article/details/99855287
- 2021-05-03 17:32回答 1 已采纳 我把你的代码拿到本地跑了，首先你的代码的API是TF1.x版本的，我本地用的是tf1.15，所以第一步是把TF切换到1.15(我测试通过了，看你用Anaconda，那么安装就很简单了conda ins
- 2020-04-26 15:07回答 1 已采纳 lstm做图片分类？一般来说CNN才用来做图片分类。 model.add(LSTM(units=nb_lstm_outputs, return_sequences=True,
- 2021-01-21 15:30在keras中，数据是以张量的形式表示的，不考虑动态特性，仅考虑shape的时候，可以把张量用类似矩阵的方式来理解。 例如 [[1],[2],[3]] 这个张量的shape为（3,1） [[[1,2],[3,4]],[[5,6],[7,8]],[[9,10],[11,12]]]这...
- 2023-04-03 19:43回答 7 已采纳 该回答引用ChatGPT GPT-4 出现 CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY 错误通常是因为显存不足。在你的代码中，由于你在每个进程中都设置了 os.environ['CUDA_VIS
- 2023-04-16 13:40回答 2 已采纳 努力の小熊结合了最新版本ChatGPT4.0的回答：将自定义神经网络模型保存为h5文件在这种情况下可能不是最佳选择，因为h5文件存储对于具有自定义层和训练逻辑的模型可能不适用。不过，你可以使用 Ten
- 2022-05-19 17:31回答 2 已采纳 batch代表的是每次从训练集取的样本数，你的训练集样本应该最后一次只剩下16个了。
- 2019-07-05 16:41pmj110119的博客 在keras中，数据是以张量的形式表示的，不考虑动态特性，仅考虑shape的时候，可以把张量用类似矩阵的方式来理解。 例如 [[1],[2],[3]] 这个张量的shape为（3,1） [[[1,2],[3,4]],[[5,6],[7,8]],[[9,10],[11,12]]]...
- 2021-03-12 00:07回答 2 已采纳 在上面给的代码的第164行处插入 optimizer = optimizers.Adam(lr=1e-4) 重新初始化optimizer，这样两个模型训练后的测试结果就一样了，望采纳
- 2023-12-01 21:33sas_razor1的博客 适当延伸下，假如温度、湿度等这些物量量，每个内部又包括3个更具体的指标，而不是单一的数值，如温度包括 [最高温度，最低温度，平均温度]，那么，input_shape = (5, 4, 3)x是一个总括性的描述，它可以是标量，也...
- 2020-03-11 14:16JachinDo的博客 Tensorflow Keras 中input_shape引发的维度顺序冲突问题（NCHW与NHWC) 原文链接：Tensorflow Keras 中input_shape引发的维度顺序冲突问题（NCHW与NHWC) 以tf.keras.Sequential构建卷积层为例： tf.keras.layers.Conv...
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