Question

我跟着＆＃39; retrain.py＆＃39;例如，但得到错误。我打印瓶颈张量的形状，它是[1,1,1,2048]。执行时会遇到错误＆＃34; tf.placeholder_with_default（ bottleneck_tensor，shape = [None，BOTTLENECK_TENSOR_SIZE]，名称=＆＃39; BottleneckInputPlaceholder＆＃39;）＆＃34;

似乎bottleneck_tensor是一个具有4维的张量，每个维度是什么意思？为什么它不是二维张量？

我提到了inception-v3模型源代码，让我困惑的是我找不到＆＃39; pool_3＆＃39;模型定义中的张量，用于retrain.py

Inception-v3模型定义： https://github.com/tensorflow/models/blob/master/inception/inception/slim/inception_model.py

＆＃39; retrain.py＆＃39;教程： https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/examples/image_retraining/retrain.py

我的代码：

BOTTLENECK_TENSOR_NAME = 'pool_3:0'
BOTTLENECK_TENSOR_SIZE = 2048
sess = tf.InteractiveSession()
graph = create_inception_graph()
bottleneck_tensor = graph.get_tensor_by_name(ensure_name_has_port(
    BOTTLENECK_TENSOR_NAME))
print bottleneck_tensor.get_shape()

bottleneck_input = tf.placeholder_with_default(
    bottleneck_tensor, shape=[None, BOTTLENECK_TENSOR_SIZE],
    name='BottleneckInputPlaceholder')

错误：

ValueError：形状必须等于等级，但对于＆＃39; BottleneckInputPlaceholder＆＃39;是4和2。（op：＆＃39; PlaceholderWithDefault＆＃39;）输入形状：[1,1,1,2048]。

重新训练Inception3时得到张量尺寸误差

0 个答案: