在使用 CNN的时候,报错: TypeError: ('Keyword argument not understood:', 'padding') 将“padding”改为“border_mode”,即可: 原因:padding 是Keras 2.X的语法,而我的PC安装的是 Keras 1.X版本. 二者的API 有一些地方是有变化的. 如下:(从 1.X 到 2.X ) ========[Models] 1.Constructor arguments for Model have been
杂项函数 color 解析颜色,将代表颜色的字符串转换为颜色值. 参数: string: 代表颜色值的字符串. 返回值: color 案例: color("#aaa"); 输出: #aaa convert 将数字从一种单位转换到另一种单位. 第一个参数为带单位的数值,第二个参数为单位.如果两个参数的单位是兼容的,则数字的单位被转换.如果两个参数的单位不兼容,则原样返回第一个参数. 兼容的单位是: 长度: m, cm, mm, in, pt and pc, 时间: s and ms, 角
Keras API 目前为止,介绍的神经网络模型都是通过Sequential模型来实现的.Sequential模型假设神经网络模型只有一个输入一个输出,而且模型的网络层是线性堆叠在一起的. 这是一个经过验证的假设;配置非常普遍,到目前为止已经能够使用Sequential模型类覆盖许多任务和实际应用程序.但在许多情况下,这套假设过于僵化.一些网络模型需要几个独立的输入,其他需要多个输出,并且一些网络在层之间具有内部分支,使得它们看起来像层的图形而不是线性堆叠层. 例如,某些任务需要多模式输入:它们
一.不用Sequential模型的解决方案:keras函数式API 1.多输入模型 简单的问答模型 输入:问题 + 文本片段 输出:回答(一个词) from keras.models import Model from keras import layers from keras import Input text_vocabulary_size = 10000 question_vocabulary_size = 10000 answer_vocabulary_size = 500 text_