如何在多个核心上运行Keras？
我正在群集中使用带有Tensorflow后端的Keras(创建神经网络).如何在群集上(在多个核心上)以多线程方式运行它,还是由Keras自动完成？例如,在 Java中,可以创建多个线程,每个线程在核心上运行. 如果可能,应该使用多少个核心？ Tensorflow会在单个计算机上可用的核
ubuntu下Keras中神经网络可视化模块keras.utils.visualize_util安装配置方法
这个模块安装的坑比较多，所以整理如下： 请按如下顺序安装： sudo pip install graphviz(安装接口) sudo apt-get install graphviz(安装软件本身) sudo pip install pydot==1.1.0 sudo pip install keras 运行效果（随便举个例子，model是之前定义好的）： f
python – Keras LSTM输入维度设置
我试图用keras训练LSTM模型,但我觉得我在这里弄错了. 我收到了错误 ValueError: Error when checking input: expected lstm_17_input to have 3 dimensions, but got array with shape (10000, 0, 20) 而我的代码看起来像 model = Sequential()model.a
python – 在keras的LSTM中使用隐藏状态而不是输出
我希望在 Yang et al.之前使用注意机制的实现.我找到了一个使用此注意机制 here的自定义层的工作实现.而不是使用我的LSTM的输出值： my_lstm = LSTM(128, input_shape=(a, b), return_sequences=True)my_lstm = AttentionWithContext()(my_lstm)out = Dense(2