是一个多分类问题，我现在读取出来的数据input.shape=（40000,1,576,2）
我想让它最后的层unit是8。
请问我应该怎么加一些代码呢
keras怎么改输入的维度
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threenewbee 2019-04-11 08:51关注可以先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github上的autoencoder本回答被题主选为最佳回答 , 对您是否有帮助呢?解决 无用评论 打赏举报 分享
- 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
- 2020-05-27 12:14回答 1 已采纳 https://blog.csdn.net/xiaohuihui1994/article/details/83536752
- 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
- 2022-06-07 23:54在 keras-tensorflow 中实现了用于场景文本检测的 YOLO 算法（未使用对象检测 API） 可以调整代码以使用 YOLO 训练不同的对象检测任务。 使用 keras-tensorflow 中的 Yolo 算法进行文本检测 构建高效 OCR 系统的第...
- 2023-02-01 14:57回答 2 已采纳 这个错误是由于Keras在TensorFlow 2.0之后的版本中不再支持内部API。这个问题可以通过使用默认的TensorFlow后端来解决。可以在代码中添加以下行来设置后端： import ten
- 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
- 2016-11-13 13:26回答 1 已采纳 http://www.360doc.com/content/16/0313/16/1317564_541855776.shtml
- 2021-03-09 21:32肖永威的博客 自古以来，我们就希望预知未来，现如今，随着大数据人工智能技术的发展，我们早已经不满足传统的同比、环比等数据分析方法，但是时间序列趋势预测的传统算法又很专业，很难用于日常生产经营中。 深度学习神经网络为...
- 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
- 2021-09-03 16:53回答 1 已采纳 看报错，期待的0层GRU输入是3维的数组，但是接收到的是2维的
- 2023-02-06 20:56回答 2 已采纳 方案来自 梦想橡皮擦 狂飙组基于 GPT 编写的 “程秘” from PIL import Image import numpy as np img = Image.open("dog_or_cat
- 2023-03-10 16:55wanlin_yang的博客 随着输入数据的特征越来越多，如果一个个的去编写函数表达式未免有点麻烦和拖沓，所以我们需要一个数学工具让这件事情变得简单，矩阵和向量。本节课还介绍了Keras，Keras 的开发重点是支持快速的实验。能够以最小的...
- 2022-03-12 11:33回答 2 已采纳 keras前加个tensorflow.试试？
- 2022-12-08 20:30小北的北的博客 在过去的几年中，两个主要的深度学习框架获得了巨大的知名度，这主要是由于它们对比 TensorFlow 更容易使用：Keras和Pytorch。本文将从四个方面对比 Keras 和 Pytorch。KerasKeras 本身并不是一个框架，...
- 2022-05-18 20:31大家都要开心的博客 分别来用keras实现通道注意力模块和空间注意力模块。 #通道注意力机制 def channel_attention(input_feature, ratio=8): channel_axis = 1 if K.image_data_format() == "channels_first" else -1 channel = ...
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