如何连接“锯齿”张量

我想在TensorFlow中编写this纸张的实现，并且遇到了一些问题。在我的合并图层中，我必须将所有内容连接在一起。这是我使用的代码：如何连接“锯齿”张量

pooled_outputs = [] 
    for i, filter_size in enumerate(filter_sizes): 
     with tf.name_scope("conv-maxpool-%s" % filter_size): 
      # Conv layer 
      filter_shape = [filter_size, embedding_size, 1, num_filters] 
      # W is the filter matrix 
      W = tf.Variable(tf.truncated_normal(filter_shape, stddev=0.1), name="W") 
      b = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[num_filters]), name="b") 
      conv = tf.nn.conv2d(
       self.embedded_chars_expanded, 
       W, 
       strides=[1, 1, 1, 1], 
       padding="VALID", 
       name="conv" 
      ) 

      # Apply nonlinearity 
      h = tf.nn.relu(tf.nn.bias_add(conv, b), name="relu") 

      # Max-pooling layer over the outputs 
      pooled = tf.nn.max_pool(
       h, 
       ksize=[1, sequence_lengths[i] - filter_size + 1, 1, 1], 
       strides=[1, 1, 1, 1], 
       padding="VALID", 
       name="pool" 
      ) 
      pooled_outputs.append(pooled) 

    # Combine all of the pooled features 
    num_filters_total = num_filters * len(filter_sizes) 

    print(pooled_outputs) 
    pooled_outputs = [tf.reshape(out, ["?", 94, 1, self.max_length]) for out in pooled_outputs] # The problem line 

    self.h_pool = tf.concat(3, pooled_outputs)

当我运行这段代码，它打印出此为pooled_outputs：

[<tf.Tensor 'conv-maxpool-3/pool:0' shape=(?, 94, 1, 128) dtype=float32>, <tf.Tensor 'conv-maxpool-4/pool:0' shape=(?, 51, 1, 128) dtype=float32>, <tf.Tensor 'conv-maxpool-5/pool:0' shape=(?, 237, 1, 128) dtype=float32>]

我最初试图未经pooled_outputs = [tf.reshape(out, ["?", 94, 1, self.max_length]) for out in pooled_outputs]行的代码在那里，我得到这个错误：

ValueError: Dimension 1 in both shapes must be equal, but are 51 and 237

当我在重塑行补充说，我得到这个错误：

TypeError: Expected binary or unicode string, got 94

我知道的第二个错误是因为我通过了一个“？”对于新的尺寸，我认为第一个错误是因为张量不是相同的尺寸。 我该如何正确放置这些张量器，以便我可以连接它们而不会出现问题？

来源

2017-01-22 Dylan Siegler

您可以将-1作为形状的组成部分之一传递给tf.reshape方法;它会自动从张量的形状中推断出来，所以总的尺寸将是相同的。

所以，尽量问题行更改为

pooled_outputs = [tf.reshape(out, [-1, 94, 1, self.max_length]) for out in pooled_outputs]

见documentation的细节

来源

2017-01-23 03:18:09

如何连接“锯齿”张量

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