老哥们这个咋办，求解答

请问为啥现在import keras时会报错SymbolAlreadyExposedError: Symbol pad_sequences is already exposed as ('keras.preprocessing.sequence.pad_sequences',). 我昨天训练时还没问题，今天就不行了，上网查也查不到，求助各位

用keras搭了一个卷积神经网络来训练数据，结果为啥测试集和验证集的准确率都这么低，而且验证集的准确率还不变的

小白在keras用model.set_weights()方法设置BPNN初始权重后，每次迭代后，第一层偏置和第二层权重不修改，但第一层权重和第二层偏置更改了，请问这是为啥？？代码如下，求解。。。

比如用keras搭建一个最简单的Sequential模型来分类，比如类别标签是-1,0,1这三类吧。 问题1：我是不是必须在训练前把类别标签变成0,1,2呢？如果不这么做会有什么问题呢？ 问题2：我了解model.fit()返回一个history对象，可以调用这个来画出loss曲线。那有没有办法可以实时显示loss曲线呢？

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使用keras.layers.GRU，代码如下： from keras.models import Sequential from keras.layers import GRU, Dense model = Sequential() model.add(GRU(32, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2, input_shape=(None, float_data.shape[-1]))) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mae', optimizer='rmsprop') history = model.fit(train_gen, epochs=40, steps_per_epoch=500, validation_data=val_gen, validation_steps=val_steps) 出现一个warning： WARNING:tensorflow:Layer gru_2 will not use cuDNN kernel since it doesn't meet the cuDNN kernel criteria. It will use generic GPU kernel as fal

Pytorch深度学习入门与实战（2022版）

没有报错，但是也没有输出Using.... 但是检查keras能检查出keras版本

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求助求助！！本人环境配置为Win7，tensorlfow-gpu 1.12.0，keras 2.2.4，CUDA9.0， cuDNN7.6.5，用来跑深度神经网络模型，但是很慢，通过查看nvidia-smi.exe 发现Python没有调用GPU参与计算，但是在跑程序时用print('GPU', tf.test.is_gpu_available())测试GPU是否能用，显示为True，而且显示了GPU信息（图1所示），可是GPU没有参与计算（图2所示），请问这是什么原因呢？要怎么解决呢？谢谢！ 图1 GPU信息图 图2 GPU使用情况

有没有会h5转pb模型的 兄弟 求助 有偿

第一层：Conv2D(32, (3, 3), input_shape=(28, 28, 1)) x_train.shape = (60000, 28, 28), y_train.shape = (60000, 1) 那么 model.fit(x_train, y_train）之前，需要reshape一下x_train和y_train吗

求助，安装tensorflow-gpu的同时自动安装了tensorlfow，在用keras写的程序中import tensorflow，发现没有使用gpu，只用了CPU，而且CPU的利用率也不高，请问这是什么原因呢？我想用gpu加速计算，该怎么设置呢？谢谢

孩子哭了，怎么搞都不对！ 最后一行，直接输入[weights_P,weights_refer_P]，报错list没有shape属性。 输入np.array([weights_P, weights_refer_P])，提示需要输入一个2d数组，但这个shape是(2,) 然后我把这两个weight拼接成(2,num_sample,dim)的形式，更不行，因为它要求是2d的数组！ 我现在有点怀疑是版本的错误吗？tensorflow 1没法做多输入的mode为"temporal"么，呜呜，大神求解！

已有embedding结果

求教keras自定义loss函数的详细注意事项。 网上大部分说def myloss（ypred，ytrue），这两个第一维是batch size。返回结果是一个batch长的一个张量。不知道这么理解对不对。 然后，在loss函数中，我可以使用哪些运算？除了加减乘除，只能使用keras. backend中的函数吗？其余的都哪些可以用？ 我现在面临的问题是，我想建立一个关于聚类中心的损失函数，现在有四类中心点，已知，根据标签定义损失函数为距离类内中心的距离减去类间的距离。我自己不会实现

黑色的是我的代码，白色的是知乎上看到的猫狗分类的，我照着写的 然后报了尺寸不匹配的错误，希望dense 3(最后一层）的shape（4，），实际array shape(1，)

keras神经网络如何用预先给定的超参数而不是随机初始参数。 PS.能给实例并且讲清楚的给50.

请问大佬们，这个是用keras中的预训练模型resnet训练完模型之后，要对其进行测试，训练模型的学习率进行了动态调整，但是测试时发生报错，请问怎么解决

keras中二分类的cross-entropy的loss是keras自带的，直接将loss设置为binary_crossentropy即可。但是我打算实现基于BPR（贝叶斯个性化排序）的loss，本人是做推荐算法的。有没有大神可以交流一下的，十分感谢

如题

我的电脑是win7系统，Keras2.2.4， python3.6， tensorflow-gpu1.12，用来跑CNN，但是CPU和GPU的利用率都很低，计算速度很慢，其中CPU用了8%左右，GPU用了6%，请问这是什么原因？该怎么改进呢？谢谢

Conv2d = keras.layers.Conv2D(1, (3, 3), 1 , 1) s1 = Conv2d(p1) s2 = Conv2d(p2) 请问在训练的时候，s1 和 s2 训练的参数是同一套参数吗？如果不是，怎样做可以训练同一套参数？

深度学习-物体检测-YOLO系列，完整版视频教程

使用history对象只能打印最后一个loss值，其余的loss值没有

请问一下各位大佬，keras2.3.0怎么使用可视化工具来画出网络模型？我网上查的教程都过时了。keras2.3.0里的util文件里没有vis_util. 画模型时总是报错：无法导入pydot这类情况。 请问该怎么解决呢？

以上是我自己写的数据生成器，传入的是np.array类型的data和label数据，还有batch_size的大小； 以下是模型的两种fit代码，数据可以保证没有错，但是为什么这样使用生成器和直接将所有数据传入显卡使用了一样的显存，是我哪里实现的步骤错了吗？ 求大佬指教！！！

keras中的预处理过程 换成c++代码是什么 x = image.img_to_array(img) x = np.expand_dims(x, axis=0) x = preprocess_input(x)

请问我用训练集训练完成的lstm，在用测试集进行测试的时候，如何获得每次测试的所有时间步的输出？ 本人用的是tensorflow2.1为后端的keras

model.fit_generator 拟合模型不要传入标签数据吗？ 代码是《python深度学习》109页，用来训练猫狗分类的。 全程没看到处理标签数据。 困惑很久啦！

本人python是3.7 安装了tensorflow2.2 keras2.4.3 却在下载mnist数据集的时候还是报错 说是我没安装tensorflow2.2 但早已安装了啊 昨天折腾一下午了 求大佬解答！

各位大佬，我想问下，Keras中，model.compile函数计算指标的metrics，具体准确率是指什么啊是auroc这个指标吗？谢谢。。来自一个纯小白的提问

<Keras中文手册> 这个有人有吗 给个最新的 谢谢 yjohjot@163.com