如何将4D张量流重塑为2D

Question

我有一个X_train图像：

X-train (37248, 32, 32, 3)

y_train（37248,43）

我有一个提要词典

train_feed_dict = {features: X_train, labels: train_labels}
with tf.Session() as session:
    session.run(init)
    session.run(loss, feed_dict=train_feed_dict)

我的功能是：

features = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 32, 32, 3]) 
features = tf.reshape(features, [-1, 3072])

但是当我运行代码时，我得到了这个错误，似乎没有重塑。

ValueError: Cannot feed value of shape (37248, 32, 32, 3) for Tensor 'Reshape_5:0', which has shape '(?, 3072)'

Answer 1

我认为错误是两个错误：

我不得不将数据拆分为np.array（）格式和 flat_features = tf.reshape（features，[-1,3072]）

有feature = tf.reshape（features，[ - 1,3072]），我有两个问题所以只更改名称t flat_features本身不起作用

所以@drpng在他的评论中也是对的