我正在尝试使用keras-js在浏览器中加载一个使用keras创建的简单示例网络。将模型保存为.h5文件并将其转换为.bin文件后，加载时出现以下错误:*Error:[Model]Modelconfigurationdoesnotcontainanylayers.*模型是由以下人员简单创建的:fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Activationmodel=Sequential()model.add(Dense(10,input_shape=(1,)))model.add(Activation('re

我有一个包含全年数据的时间序列数据集(日期是索引)。每15分钟(全年)测量一次数据，这导致每天有96个时间步长。数据已经标准化。变量是相关的。除VAR外的所有变量都是天气指标。VAR在一天和一周内是季节性的(因为它在周末看起来有点不同，但每个周末都差不多)。VAR值是固定的。我想预测接下来两天(提前192步)和接下来7天(提前672步)的VAR值。这是数据集的样本:DateIdxVARdewpthumpresstemp2017-04-1700:00:000.3693970.1550390.3867920.1967210.2388892017-04-1700:15:000.3632140

回到TensorFlowinception模块，通过使用tf.name_scope或tf将它们分组.variable_scope.利用这些运算符，我们能够方便地构造计算图，从而使TensorBoard的图View更容易解释。只是结构化组的一个例子:这对于调试复杂的架构非常方便。不幸的是，tf.keras似乎忽略了tf.name_scope并且tf.variable_scope在TensorFlow>=2.0中消失了。因此，像这样的解决方案......withtf.variable_scope("foo"):withtf.variable_scope("bar"):v=tf.get_va