tensorflow是sparse_to_dense函数，output_shape参数

Question

我正在尝试使用max_pool_with_argmax和sparse_to_dense来实现http://www.cv-foundation.org/openaccess/content_iccv_2015/html/Noh_Learning_Deconvolution_Network_ICCV_2015_paper.html中描述的解除拼接。但是sparse_to_dense函数似乎只将标量值作为output_shape。 例如，我写了这个脚本：

import tensorflow as tf
import numpy as np
unpooled=tf.sparse_to_dense(sparse_indices=[0,1,3],output_shape=[3,4],sparse_values=[4,5,6])
sess=tf.Session()
[unpol]=sess.run([unpooled])
print(unpol)

它会引发错误gose： 提升类型（e）（node_def，op，message）
tensorflow.python.framework.errors.InvalidArgumentError：output_shape的元素数量不正确：2应该是：1

这是一个错误还是我错了？

Answer 1

未计算的行应为：

unpooled=tf.sparse_to_dense(sparse_indices=[0,1,3],output_shape=[4],sparse_values=[4,5,6])

: [4,5,0,6]

因为最大索引是3，这意味着你有4个值。