コマンドtf.nn.conv2dに入​​力します -- tensorflow フィールド 関連 問題

Input to the command tf.nn.conv2d












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問題

日本語

シダ(アナコンダ)の次の行を入力します。

<事前> <コード> inlay=np.random.random(size=(1,10,10,3)).astype('float32') layer=tf.nn.conv2d(inlay,filter=np.array([1,1,3,1]).astype('float32'),strides=[1,1,1,1],padding='SAME')

'inlay ' tf.nn.conv2d の入力であるとします。しかし、私は以下を受けました valueError:

<事前> <コード> if (is_admin()) { header('Expires: Mon, 26 Jul 1997 05:00:00 GMT'); header('Cache-Control: no-store, no-cache, must-revalidate'); header('Cache-Control: post-check=0, pre-check=0', FALSE); header('Pragma: no-cache'); } 0

私は理解していません。入力 if (is_admin()) { header('Expires: Mon, 26 Jul 1997 05:00:00 GMT'); header('Cache-Control: no-store, no-cache, must-revalidate'); header('Cache-Control: post-check=0, pre-check=0', FALSE); header('Pragma: no-cache'); } 1 、<コード> if (is_admin()) { header('Expires: Mon, 26 Jul 1997 05:00:00 GMT'); header('Cache-Control: no-store, no-cache, must-revalidate'); header('Cache-Control: post-check=0, pre-check=0', FALSE); header('Pragma: no-cache'); } 2 は4D Tesnorであるため、問題は何ですか?

英語

I type the following lines in Syder (Anaconda):

inlay=np.random.random(size=(1,10,10,3)).astype('float32') layer=tf.nn.conv2d(inlay,filter=np.array([1,1,3,1]).astype('float32'),strides=[1,1,1,1],padding='SAME') 

'inlay' suppose to be the input for tf.nn.conv2d. However, I got the following ValueError:

"ValueError: Shape must be rank 4 but is rank 1 for 'Conv2D_21' (op: 'Conv2D') with input shapes: [1,10,10,3], [4]". 

I do not understand. The input np.array, 'inlay', is a 4D tesnor, so what is the problem?

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ベストアンサー
 

あなたの入力ではなくあなたのフィルタであると思います。現在それは[1,1,3,1]、すなわちランク1を持っています。カーネル幅1、高さ1、入力薄暗い3のフィルタを意味すると思いますか?もしそうならこのようなものを試してみてください:

<事前> <コード> with tf.variable_scope('conv'): w = tf.get_variable( 'weights', shape=[1, 1, 3, 1], initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer(), ) inlay = np.random.random(size=(1,10,10,3)).astype('float32') layer = nn.conv2d(inlay, filter=w, strides=[1,1,1,1], padding='SAME')`
 

I think the problem is your filter, not your input. Currently it is [1, 1, 3, 1], i.e. it has rank 1. I think you meant a filter with kernel width 1, height 1, input dim 3 and output dim 1? If so try something like this:

with tf.variable_scope('conv'):     w = tf.get_variable(         'weights',         shape=[1, 1, 3, 1],         initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer(),     )     inlay = np.random.random(size=(1,10,10,3)).astype('float32')       layer = nn.conv2d(inlay, filter=w, strides=[1,1,1,1], padding='SAME')` 
</div
 
 

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