对于动态批量大小，Tensorflow无法初始化tf.Variable

Question

我尝试创建一个动态形状的tf.Variable。以下概述了问题。

这样做有效。

init_bias = tf.random_uniform(shape=[self.config.hidden_layer_size, tf.shape(self.question_inputs)[0]])

然而，当我尝试这样做时：

init_bias = tf.Variable(init_bias)

抛出错误ValueError：initial_value必须具有指定的形状：Tensor（＆＃34; random_uniform：0＆＃34;，shape =（？，？），dtype = float32）

刚来上下文（问题输入是动态批处理的占位符）：

self.question_inputs = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None, self.config.qmax])

似乎将动态值置于随机均匀中会给出shape =（？，？），这会给出tf.Variable的错误。

感谢并感谢任何帮助！

Answer 1

这应该有效：

init_bias = tf.Variable(init_bias,validate_shape=False)

如果validate_shape为False，则tensorflow允许使用未知形状的值初始化变量。

然而，你所做的对我来说似乎有点奇怪。在张量流中，变量通常用于存储神经网络的权重，其形状保持固定而与批量大小无关。通过将可变长度张量传递到图形中（并将其与固定形状偏差变量相乘/相加）来处理可变批量大小。