Question

制作这样的CNN模型时：

# function to build model

def create_model(features):
    with C.layers.default_options(init=C.glorot_uniform(), activation=C.LeakyReLU):
            h = features
            h = C.layers.Convolution2D(filter_shape=(5,5), 
                                       num_filters=8, 
                                       strides=(2,2), 
                                       pad=True, name='first_conv')(h)
            h = C.layers.Convolution2D(filter_shape=(5,5), 
                                       num_filters=16, 
                                       strides=(2,2), 
                                       pad=True, name='second_conv')(h)
            r = C.layers.Dense(num_output_classes, activation=None, name='classify')(h)
            return r

# Create the model
z = create_model(x)

# Print the output shapes / parameters of different components
print("Output Shape of the first convolution layer:", z.first_conv.shape)
print("Bias value of the last dense layer:", z.classify.b.value)

我收到错误：

AttributeError Traceback（最近一次调用   最后）in（）         1＃创建模型   ----＆GT; 2 z = create_model（x）         3         4＃打印不同组件的输出形状/参数         5打印（“第一卷积层的输出形状：”，z.first_conv.shape）
     create_model中的
（功能）         2         3 def create_model（功能）：   ----＆GT; 4与C.layers.default_options（init = C.glorot_uniform（），activation = C.LeakyReLU）：         5小时=特征         6 h = C.layers.Convolution2D（filter_shape =（5,5），

AttributeError：模块'cntk'没有属性'LeakyReLU'

我是深度学习的新手，所以我可能会遗漏一些简单的东西。任何帮助表示赞赏。谢谢！

Answer 1

尝试C.leaky_relu：

>>> C.leaky_relu([[-1, -0.5, 0, 1, 2]]).eval()
array([[-0.01 , -0.005,  0.   ,  1.   ,  2.   ]], dtype=float32)

Answer 2

将以下行更改为：

使用C.layers.default_options（init = C.glorot_uniform（），激活= C. leaky_relu ）：

CNTK没有属性LeakyReLU

我收到错误：

2 个答案: