小编Kir*_*tha的帖子

我在Keras使用顺序模型.我想在每个时代之后检查模型的重量.你能指导一下如何做到这一点.

model = Sequential()
model.add(Embedding(max_features, 128, dropout=0.2))
model.add(LSTM(128, dropout_W=0.2, dropout_U=0.2))  
model.add(Dense(1))
model.add(Activation('sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy',optimizer='adam',metrics['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, batch_size=batch_size, nb_epoch=5 validation_data=(X_test, y_test))

提前致谢.

我对Keras很新,所以如果我的查询有点傻,请原谅我.我使用默认方法在我的系统中安装了Keras,它工作正常.我想为Keras添加一个新的优化器,以便我可以在model.compile函数下轻松提到"optimizer = mynewone".如何更改Keras中的"optimizer.py"代码并确保更改反映在我的Keras环境中.这是我尝试过的:

假设我在代码中将优化器名称从rmsprop更改为rmsprops,我收到以下错误:

 model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='rmsprops', metrics= ['accuracy'])
Traceback (most recent call last):

File "<ipython-input-33-40773d534448>", line 1, in <module>
 model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='rmsprops', metrics=['accuracy'])

 File "/home/kiran/anaconda/lib/python3.5/site-packages/keras/models.py", line 589, in compile
**kwargs)

 File "/home/kiran/anaconda/lib/python3.5/site-packages/keras/engine/training.py", line 469, in compile
self.optimizer = optimizers.get(optimizer)

 File "/home/kiran/anaconda/lib/python3.5/site-packages/keras/optimizers.py", line 614, in get
# Instantiate a Keras optimizer

 File "/home/kiran/anaconda/lib/python3.5/site-packages/keras/utils/generic_utils.py", line 16, in get_from_module
str(identifier))

ValueError: Invalid optimizer: rmsprops

然后当我点击optimizers.py时,我得到了Keras在我的环境中开发的代码.之后在代码中我用"rmsprops"替换了所有"rmsprop"关键字并保存了文件.所以我认为我的系统中必须有更新的optimizers.py.但是当我回到原始文件并运行model.compile时,它会抛出相同的错误.

任何帮助将非常感激.提前致谢.

有谁知道Keras中的循环图层中使用的默认激活函数？https://keras.io/layers/recurrent/

它说默认激活功能是线性的.但是默认的重复激活功能呢？没有提到这一点.任何帮助将受到高度赞赏.提前致谢