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Python layers.Average方法代码示例

本文整理汇总了Python中keras.layers.Average方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题:Python layers.Average方法的具体用法?Python layers.Average怎么用?Python layers.Average使用的例子?那么, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在keras.layers的用法示例。


在下文中一共展示了layers.Average方法的3个代码示例,这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞,您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。

示例1: test_merge_average

# 需要导入模块: from keras import layers [as 别名]
# 或者: from keras.layers import Average [as 别名]
def test_merge_average():
    i1 = layers.Input(shape=(4, 5))
    i2 = layers.Input(shape=(4, 5))
    o = layers.average([i1, i2])
    assert o._keras_shape == (None, 4, 5)
    model = models.Model([i1, i2], o)

    avg_layer = layers.Average()
    o2 = avg_layer([i1, i2])
    assert avg_layer.output_shape == (None, 4, 5)

    x1 = np.random.random((2, 4, 5))
    x2 = np.random.random((2, 4, 5))
    out = model.predict([x1, x2])
    assert out.shape == (2, 4, 5)
    assert_allclose(out, 0.5 * (x1 + x2), atol=1e-4) 
开发者ID:hello-sea,项目名称:DeepLearning_Wavelet-LSTM,代码行数:18,代码来源:merge_test.py

示例2: ensemble

# 需要导入模块: from keras import layers [as 别名]
# 或者: from keras.layers import Average [as 别名]
def ensemble(models,model_input):
    outputs = [model(model_input) for model in models]
    y = Average()(outputs)

    model = Model(model_input, y, name='ensemble')

    return model 
开发者ID:GateNLP,项目名称:semeval2019-hyperpartisan-bertha-von-suttner,代码行数:9,代码来源:ensemble_pred.py

示例3: create_multi_input_model_from

# 需要导入模块: from keras import layers [as 别名]
# 或者: from keras.layers import Average [as 别名]
def create_multi_input_model_from(layer1, layer2):
    input_1 = Input(shape=(data_dim,))
    input_2 = Input(shape=(data_dim,))
    out1 = layer1(input_1)
    out2 = layer2(input_2)
    out = Average()([out1, out2])
    model = Model([input_1, input_2], out)
    model.add_loss(K.mean(out2))
    model.add_loss(1)
    model.add_loss(1)
    return model 
开发者ID:hello-sea,项目名称:DeepLearning_Wavelet-LSTM,代码行数:13,代码来源:regularizers_test.py


注:本文中的keras.layers.Average方法示例由纯净天空整理自Github/MSDocs等开源代码及文档管理平台,相关代码片段筛选自各路编程大神贡献的开源项目,源码版权归原作者所有,传播和使用请参考对应项目的License;未经允许,请勿转载。