笔者此处是一个回归任务, 最后一层是:
...
pred = Dense(1)(x)
在最后一个Dense层前加上x = Flatten()(x)即可.
本站文章如无特殊说明，均为本站原创，如若转载，请注明出处：Keras 报错: Error when checking target: expected dense_4… - Python技术站
Keras 报错: Error when checking target: expected dense_4…
•
Keras
赞 (0)
微信扫一扫 
支付宝扫一扫
Keras函数——keras.callbacks.ModelCheckpoint()及模型的训练
上一篇
2023年4月8日
Keras模型拼装
下一篇
2023年4月8日
相关文章
-
M2Det目标检测
tags: 单阶段；多尺度特征金字塔 代码： https://github.com/qijiezhao/M2Det地址：https://arxiv.org/abs/1811.04533 前言 FPN现在已经是目标检测的标配，其利用自底向上的特征金字塔搭建成自顶向下的特征，从而利用这些特征进行预测，在一定程度上解决了不同尺度目标的检测。然而，卷积层的金字塔形式…
-
linux下caffe的命令运行脚本
参考：https://www.cnblogs.com/denny402/p/5076285.html 首先编译： make -j8 make pycaffe 注：下面的–solver=…. 等价于 -solver …. ########################## -solver：必选参数 ###################set …
-
循环神经网络学习研究（二）-代码
上一讲博客主要对RNN的理论做了介绍，如果想看详细的RNN推导过程以及一些变种，如:LSTM、GRU等，可以给博主留言。下面基于mnist数据集，采用RNN建模和仿真，发现RNN对于时序模型的强大建模能力，迭代20次就已经达到96准确率。下面直接上代码，有不懂的问题，可以留言。 #-*- coding:utf-8 -*- #author : zhangw…
-
完整工程，deeplab v3+(tensorflow)代码全理解及其运行过程，长期更新
前提：ubuntu+tensorflow-gpu+python3.6 各种环境提前配好 网址：https://github.com/tensorflow/models 下载时会遇到速度过慢或中间因为网络错误停止，可以换移动网络或者用迅雷下载。 2.测试环境 先添加slim路径，每次打开terminal都要加载路径 # From tensorflow/mode…
-
图数据挖掘：幂律分布和无标度网络
我们发现，现实世界许多网络的节点度分布与幂函数乘正比。事实上，航空网络的度分布常常满足幂律分布；而高速公路网络的度分布则常常满足泊松分布（指数族分布的一种），其均值为平均度。幂律分布就是一种典型的重尾分布（就像我们前面所展示的节点度高度倾斜）。但需要注意的是，正态分布和指数分布不是重尾分布。 1 幂律分布和指数分布 我们在博客中《图数据挖掘（二）：网络的常见…
-
[caffe]深度学习之图像分类模型VGG解读
vgg和googlenet是2014年imagenet竞赛的双雄，这两类模型结构有一个共同特点是go deeper。跟googlenet不同的是。vgg继承了lenet以及alexnet的一些框架。尤其是跟alexnet框架很像。vgg也是5个group的卷积、2层fc图像特征、一层fc分类特征，能够看做和alexnet一样总共8个part。依据前5个卷积g…
-
七个不容易被发现的生成对抗网络（GAN）用例
像许多追随AI发展的人一样，我无法忽略生成建模的最新进展，尤其是图像生成中生成对抗网络（GAN）的巨大成功。看看下面这些样本：它们与真实照片几乎没有区别！ 从2014年到2018年，面部生成的进展也非常显着。 这些结果让我感到兴奋，但我内心总是怀疑它们是否真的有用且广泛适用。基本上我“怀疑”，凭借生成模型的所有功能，我们并没有真正将它们用于比高分辨率面部…
-
利用GPU和Caffe训练神经网络
摘要：本文为利用GPU和Caffe训练神经网络的实战教程，介绍了根据Kaggle的“奥托集团产品分类挑战赛”的数据进行训练一种多层前馈网络模型的方法，如何将模型应用于新数据，以及如何将网络图和训练权值可视化。 【编者按】本文为利用GPU和Caffe训练神经网络的实战教程，介绍了根据Kaggle的“奥托集团产品分类挑战赛”的数据进行训练一种多层前馈网络模型的方…
