这是 tensorflow model 结构和摘要。 Tensorflow 到 Pytorch CNN model。使用 Conv1D [Tensorflow Model总结] ...
我目前正在尝试重现我在文献中发现的 1D-CNN 方法（ Ullah 等人，2022 年），在该出版物中给出了以下基线模型结构： . 出于测试目的，我也想将 model 用于我的数据。 然而，我无法理解有关 Conv1D 层的 Keras 文档。 谁能帮助我理解如何解释图像（即 25x1x3 ...
我有一个包含大量样本 1686663 和 107 个特征（1686663、107）的数据集。 我正在使用 keras 构建神经网络，并想应用一维卷积 Conv1D。 Conv1D 的输入是（批量大小、数字特征、时间步长）。 批量大小基本上是样本的数量，但是在我的情况下，我不能使用对于我的 RAM ...
我对 Tensorflow 很陌生，只是无法弄清楚问题所在。 我正在尝试构建一个 CNN，但我一直遇到 conv1d 层（特别是输入）的问题： expected min_ndim=3, found ndim=2 tensorflow sequential 我已经尝试过： ValueError wh ...
我有一个 InvalidArgumentError 使用玩具膨胀 1D-CNN 示例的形状。 我的输入train_generator具有TensorShape([128, 1])形状，具有 128 个值和 1 个扩展维度以适应卷积特征。def model(): return Sequent ...
让我稍微解释一下我的问题和数据集。 在我的数据集中，我每小时测量一个变量x和另外 7 列代表该测量被视为虚拟变量的星期几。 所以，它是这样的： 该数据集的形状为(49249, 8) 。 我使用 2017~2021 年的数据进行训练，只有 2022 年用于测试。 使用两天的数据（ 48 rows ）， ...
我正在尝试在这里实施这篇论文这是我在这里尝试实现的 CNN 架构： 这段文字来自描述层的论文本身； 图 5 中的 CNN 架构以自上而下的方式显示，从开始（顶部）到结束（底部）节点。 ''NL'' 代表 N-gram 长度。 细分是： 大小为 1 × 100 × N 的输入层，其中 N 是数据集 ...
所以我正在修改一些用于时间序列预测的代码。 我之前处理过这个错误（我的数据格式错误）。 但在这种情况下，我无法弄清楚我做错了什么。 这是问题的根源 monk= tf.keras.models.Sequential() monk.add(tf.keras.layers.Flatten( ...
我已经成功训练了一个由 SimpleRNN→Conv1D→GRU→Dense 层组成的 Keras/TensorFlow 模型。 该模型旨在在 Apple Watch 上运行以进行实时推理，这意味着我想为它提供一个新的特征向量并预测每个时间步的新输出。 我的问题是我不知道如何将数据输入其中，以便卷积 ...
下面的代码为 xodd 的形状给出形状为(1,1,3)的xodd是(1,1,2) 。 给定的 kernel 形状是(112, 1, 1) 。 padding=zeros是如何工作的？ 而且，我如何在 tensorflow 中编写等效代码，以便 output 与上面的output相同？ ...
我目前正在构建一个进行二进制分类的 CNN，我首先使用小波变换进行特征提取，然后将该输出传递给模型。 但我不断收到以下错误。 train_labels 形状：（660，）（标签） train_data shape: (660, 12) where (num of samples, featu ...
我使用结合了 GRu 和 Conv1D 的模型。 当我想拟合模型时，出现以下错误： ValueError：层“sequential_8”的输入0与层不兼容：预期形状=（无，223461，5），发现形状=（无，5） X_train 的形状是 (223461, 5) ，而y_train 是 ...
我正在尝试编写一个简单的一维卷积与回归（一维浮点数）output。 这给了我错误： 即使我的代码是错误的，我怎么可能在没有 Conv2D 层的情况下收到 Conv2D 错误？ x_train 是一个包含 3361 个训练示例的 numpy 数组，每个一维数组的长度为 30931，具有 4 个通道 ...
我目前正在 pytorch 中构建一个卷积编码器-解码器网络，使用 Conv1d 层作为编码器，使用 ConvTranspose1d 层作为解码器。 不幸的是，解码器的 output 维度与编码器不匹配。 如何确保解码器形状与编码器形状匹配？ 代码：## Building the neural n ...
在测量 Conv1D 层的处理运行时间时，我得到了一些意想不到的结果，想知道是否有人理解结果。 在继续之前，我注意到观察不仅链接到 Conv1D 层，而且可以类似地观察到 tf.nn.conv1d 函数。 我使用的代码非常简单 我期待观察到第一个调用很慢，而其他调用显示大致相似的运行时间。 事 ...
我正在做一个项目，我正在尝试实施迁移学习来分类 ECG 信号（一维）。 我有一个预训练的 model，准确度很高，但是 model 是在不同的数据集上训练的，该数据集的输入形状为（4096,12）和 Z78E6221F6393D1356681DB398F14CE6）。 我想在输入形状为 (350,5 ...
我正在尝试使用一维卷积来对一组时间信号进行分类。 我需要分类的每个数据单元都由 65 个不同的时间序列组成，每个序列包含 50 个时间样本，所以如果我写： 我会得到： [56,50] 。 我想在每个通道上运行一维卷积滤波器。 问题是我无法正确输入第一个nn.Conv1d层 - 现在我正在使用： se ...
我想知道是否有人可以消除我的困惑。 我有这个代码：ef create_data(df): logits = [] labels = [] for x in range(df.shape[0]): current = df.iloc[x] ...
我有一个包含 1000 个样本和 12 个特征的数据集 (CVS)。 我想使用 CNN 进行二进制分类。 我发现的所有示例都与图像或时间序列有关，我不知道如何为此目的描述输入和图层。 有人有例子吗？ ...