小编Pri*_*Zee的帖子

我正在使用onchange将输入范围的值保存到firebase中,但我有一个错误,他说我的函数没有定义.

这是我的功能

saverange(){
  this.Platform.ready().then(() => {
    this.rootRef.child("users").child(this.UserID).child('range').set(this.range)
  })
} 

这是我的HTML

<ion-item>
  <ion-row>
    <ion-col>Rayon <span favorite><strong> {{range}} km</strong></span></ion-col>
    <ion-col><input type="range" name="points" min="0" max="40" [(ngModel)]="range" onchange="saverange()"></ion-col>
  </ion-row>
</ion-item>

如果存在角度,则相当于角度的onchange.谢谢

我见过在 Keras 中使用 LSTM 构建编码器-解码器网络的示例，但我想要一个 ConvLSTM 编码器-解码器，并且由于 ConvLSTM2D 不接受任何“initial_state”参数，因此我可以将编码器的初始状态传递给解码器，我尝试在 Keras 中使用 RNN 并尝试将 ConvLSTM2D 作为 RNN 的单元传递，但出现以下错误：

ValueError: ('`cell` should have a `call` method. The RNN was passed:', <tf.Tensor 'encoder_1/TensorArrayReadV3:0' shape=(?, 62, 62, 32) dtype=float32>)

这就是我尝试定义 RNN 单元的方式：

first_input = Input(shape=(None, 62, 62, 12))
encoder_convlstm2d = ConvLSTM2D(filters=32, kernel_size=(3, 3),
                                    padding='same',
                                    name='encoder'+ str(1))(first_input )
encoder_outputs, state_h, state_c = keras.layers.RNN(cell=encoder_convlstm2d, return_sequences=False, return_state=True, go_backwards=False,
                 stateful=False, unroll=False)

我大约有5个模型，每个模型的训练有素，但我想将它们融合在一起，以获得一个大模型。我正在研究它，因为一个大模型比许多小模型更易于更新（生产中），这是我想要实现的目标。

我的问题是，这样做可以吗？每个人头模型只有一个数据集，我应该如何训练整个模型？