Tensorflow：检索metagraph时修改占位符的形状

我训练了一个递归神经网络（LSTM）并保存了权重和metagraph。当我检索metagraph进行预测时，只要序列长度与训练过程中的序列长度相同，一切都可以正常工作。Tensorflow：检索metagraph时修改占位符的形状

LSTM的好处之一是输入的序列长度可以变化（例如，如果输入是形成句子的字母，则句子的长度可以变化）。

从metagraph中检索图形时，如何更改输入的序列长度？

更多细节与代码：

在培训过程中，我使用占位符x和y养活数据。对于预测，我检索这些占位符，但无法设法更改其形状（从[None, previous_sequence_length=100, n_input]到[None, new_sequence_length=50, n_input]）。

在文件model.py，定义体系结构和占位符：

self.x = tf.placeholder("float32", [None, self.n_steps, self.n_input], name='x_input') 
self.y = tf.placeholder("float32", [None, self.n_classes], name='y_labels') 
tf.add_to_collection('x', self.x) 
tf.add_to_collection('y', self.y) 
... 

def build_model(self): 
    #using the placeholder self.x to build the model 
    ... 
    tf.split(0, self.n_input, self.x) # split input for RNN cell 
    ...

在文件prediction.py，我检索预测元图：

with tf.Session() as sess: 
    latest_checkpoint = tf.train.latest_checkpoint(checkpoint_dir=checkpoint_dir) 
    new_saver = tf.train.import_meta_graph(latest_checkpoint + '.meta') 
    new_saver.restore(sess, latest_checkpoint) 
    x = tf.get_collection('x')[0] 
    y = tf.get_collection('y')[0] 
    ... 
    sess.run(..., feed_dict={x: batch_x})

这里是我的错误：

ValueError: Cannot feed value of shape (128, 50, 2) for Tensor u'placeholders/x_input:0', which has shape '(?, 100, 2)'

注：我设法解决这个问题n 不使用metagraph，而是重新从头开始重建模型并仅加载保存的权重（而不是元数据图）。

编辑：与None更换self.n_steps和修改tf.split(0, self.n_input, self.x)与tf.split(0, self.x.get_shape()[1], self.x)时，我得到了以下错误：TypeError: Expected int for argument 'num_split' not Dimension(None).

来源

2016-08-18 BiBi

你通常不能在事实后改变张量的形状。但是，您可以做的一件事是*不*修正训练过程中所有维度的形状，但不指定它们。您提供的张量的尺寸必须与占位符的形状兼容，但您不必强制首先指定所有占位符尺寸。在这里，尝试将“无”替换为self.n_steps。 –

我在发布问题之前就尝试过这样做，但在创建模型期间的某个时候，我有'tf.split（0，self.n_input，self.x）'。当我不知道/修正'self.n_input'时，我把'self.x.get_shape（）[1]'（'tf.split（0，self.x.get_shape（）[1]，self） x）的'）。但是，我得到以下错误：'TypeError：参数'num_split'的预期int不是Dimension（无）.'。 – BiBi

当你定义varible，我建议你把它写如下

[None, None, n_input]

代替：

[None, new_sequence_length=50, n_input]

它适用于我的情况。我希望它有帮助

来源

2016-08-21 07:34:54

我试过了（参考初始文章中的评论），但由于'tf.split'函数在输入时需要使用分割数量，所以在此解决方案中为“无”，因此它不起作用。 – BiBi

Tensorflow：检索metagraph时修改占位符的形状

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