在input shape中有三个参数,smaples/timesteps/dim,假设我现在有3000个数据,每个数据6个feature,然后我设置5个batch,那batchsize = 3000/5 = 600,接下来设置input参数,samples = 20,dim = 6 (因为有6个feature),timesteps = 30 (samples x tiemsteps = batchsize)
这样理解是否正确?谢谢
关于keras中input_shape参数设定
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1条回答 默认 最新
threenewbee 2019-01-15 23:43关注3000个数据smaples=3000
timesteps是指你时间顺序的数据有多少步。比如你一个时间序列，有10个时间点，那么就是10
dim是你有几个列，比如预测股票，你每个时刻有最高价、最低价、交易量、买入手、卖出手5个列，那么就是5
batchsize和这些都没有关系，batchsize大，学习效率高，精度低，反之效率低，精度高评论 打赏解决 1无用举报 分享
- 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
- 2018-05-05 12:44回答 2 已采纳 老哥，首先你需要理解为什么input_shape是三维的，以及每一个维度是什么含义。 个人粗浅理解input_shape是为了适应时间序列预测：输入m个序列，输出1个序列，所以才是三维。
- 2020-03-27 16:24回答 1 已采纳 https://blog.csdn.net/weixin_42886817/article/details/99855287
- 2019-06-27 17:43可根据当时他的博客 深度学习 Keras入门 一 之基础篇
- 2022-09-19 20:31
做mnist识别时出现错误 AttributeError: module 'keras.api._v2.keras' has no attribute 'train'
keras
tensorflow
神经网络
回答 1 已采纳 现在用的是tf2吧，那应该要这样子写tf.keras.optimizers.Adam - 2021-06-24 10:32回答 2 已采纳 应是该版本的tensorflow中没有keras_export函数了吧，keras_export 变为 * 试试
- 回答 1 已采纳 看你上面代码怎么写的，按理说，你应该有个weights的数组 也可以用layer.get_weights得到层当前的权重，将这个结果作为参数传给你的下一层。
- 2022-02-04 21:12Necther的博客 公众号 系统之神与我同在 层的自定义# 这里介绍Keras中自定义层及其一些运用技巧，在这之中我们可以...x_in = Input(shape=(10,)) x = Lambda(lambda x: x+2)(x_in) # 对输入加上2 有时候，我们希望区分训练阶..
- 2021-08-04 11:56回答 2 已采纳 opencv自带有dnn模块可以直接条用tensorflow的模型，但是不如tf那样方便，有些网络层和操作如果不支持的话就需要转换，举例来说如果sigmoi不支持就得换relu（当然opencv是支持
- 2022-04-21 08:17回答 3 已采纳 安装的keras版本与tensorflow版本不兼容导致的，卸载并重装正确的keras版本
- 2022-08-01 15:01 AttributeError: module 'keras.preprocessing.sequence' has no attribute 'pad_sequences'
keras
python
有问必答
深度学习
回答 3 已采纳 几种解决方法1.keras2.9.0没这个方法了，要达到相同效果就用TextVectorization，具体用法查下官方文档就知道2.把keras降级到2.3.1，pad_sequence是支持的，但
- 2020-09-06 00:41熊猫小伙的博客 目录前言1.keras工作流程2.keras网络模型定义的2种方法3.损失函数、评估标准、优化器4.常用api说明4.1sequence方法compilefitpredict4.2 网络模型常用模块denseActivationDropoutFlattenInputReshapeConv2...
- 2022-03-11 21:59回答 1 已采纳 你导入这个的时候代码补全是不是没有这个，就说明这个模块里面没有你导入的这个，或者你写对了吗再看看
- 2019-09-02 22:26AI让世界更懂你的博客 我们都知道，Keras可以使用自定义层，可以使用自定义模型，但是这两者之间缺少一样东西，那就是自定义子模型。这个在Keras官方文档中略有提及（函数式模型），但是介绍的不多，我们这里将它单独拿出来讲。 ...
- 2018-10-13 21:41瞳孔里的阳光1的博客 demo来自keras/examples/image_ocr.py，简单修改了之后在windows10上运行,GPU960M 你在这个demo中可以学习内容到的内容有：数据生成，训练结果可视化，CNN+RNN+CTC的网络结构。 在参看对比CRNN的实现，实现端到端...
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