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在Keras下载ResNet50产生 “SSL：CERTIFICATE_VERIFY_FAILED”

我使用python 3.6和Keras（2.0.9）在Tensorflow 试图下载resnet50的训练的模型，但会遇到以下错误：异常：URL抓取失败在https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases/download/v0.2/resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5：无 -

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如何在Keras中获得训练准确度输出？

我在训练期间在Keras中使用fit_generator(data_generator, steps_per_epoch=total/batch_size, epochs=epochs, verbose=2,callbacks=mylist)，但我不知道如何让它在训练时打印训练准确性？好像它没有做任何印刷信息培训...

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如何确定我的深度学习模型需要什么类型的图层？

假设我想制作一个可以做某事的模型。现在当我在Google或YouTube上搜索这个主题时，我发现很多相关的教程，看起来像一个聪明的程序员已经通过深度学习实现了这个模型。但是他们怎么知道什么类型的层，他们需要什么类型的激活功能，丧失功能，优化，单位等数使用深度学习解决某些问题。是否有知道这一点，或者它只是理解和经验的问题的任何技术？如果有人能指点我一些视频或文章回答我的问题，这也会非常有帮助。

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自定义积分损失项Keras

我想在Keras中定义一个自定义损失函数，其中有一个附加项，它是神经网络输出域的一个整体。因此，这看起来像：关键的一点是，随着我已经指定整个域的整体运行，而不仅仅是训练数据。我不介意使用任何形式的正交来评估积分，我只需要能够评估它。目前，据文档显示，这是不可能与自定义损失，因为它只提供访问y_pred和y_true。有没有在Keras中实现这一点的方法？

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KERAS的model.summary中的“无”是什么意思？

输出形状中的（None，100）是什么意思？这是（“无”）样品编号还是隐藏尺寸？

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import error keras.models密集，LSTM，嵌入

我无法运行此神经语言模型教程中的代码。虽然我已经安装了keras和tensorflow，但似乎我无法从keras.models中导入相关软件包。一）keras installed B）TensorFlow installed C）Spyder error message 我也试图在Windows控制台运行导入命令。那里的错误信息说“CPU支持这个TensorFlow二进制文件未编译使用的指令”

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是否可以使用STATEFUL循环NN（LSTM）进行分类

我有一个数据集C的50,000（二进制）样本，每个样本的128功能。类标签也是二进制文件，即1或-1。例如，样本看起来像这样[1,0,0,0,1,0, .... , 0,1] [-1]。我的目标是根据二进制类（即1或-1）对样本进行分类。我想尝试使用Recurrent LSTM来生成一个很好的分类模型。 tr_C, ts_C, tr_r, ts_r = train_test_split(C, r,

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如何使用keras和tensorflow后端将密集层的输出作为一个numpy数组？

我是Keras和Tensorflow的新手。我正在使用深度学习来开展面部识别项目。我使用此代码（输出softmax图层）将输入主题的类标签作为输出获得，并且我的100个类的自定义数据集的准确率为97.5％。但是现在我对特征向量表示感兴趣，所以我想通过网络传递测试图像并在softmax（最后一层）之前从激活的密集层提取输出。我提到了Keras的文档，但似乎没有任何效果。任何人都可以请帮助我如何从密

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Keras：密实与嵌入 - ValueError异常：输入0是与层repeat_vector_9不相容：预期NDIM = 2，发现NDIM = 3

我有以下网络的正常工作： left = Sequential() left.add(Dense(EMBED_DIM,input_shape=(ENCODE_DIM,))) left.add(RepeatVector(look_back)) 然而，我需要与嵌入层更换致密层： left = Sequential() left.add(Embedding(ENCODE_DIM, EMBED_D

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如何创建一个在Keras模式下读取一个巨型数据框的线程安全生成器fit_generator

Keras新手在这里。我在一个非常大的CSV文件上做了一些深入的学习实验（keras 2.x，tensorflow作为背景，python3.5）。将CSV加载到Pandas数据框后，我需要读取数据帧以将数据转换为X_train，y_train/label。因为转换后的X_train非常大，不适合内存。我开始使用generator和model.fit_generator（）。我已经了解到，通过创建