Question

我正在使用tensorflow中的神经网络，我有一个名为CNN_model的函数，它将三个占位符作为输入：

X = tf.placeholder(tf.float32, [1, None, 13])
Y = tf.placeholder(tf.int32, [None])

和

pool_shape = tf.placeholder(tf.int32, [1])

我使用值运行会话：

feed_dict={X: x, Y: y, MFCCS: x.shape[0]}

在会话中，我想做一个最大池层，它的形状由占位符定义，如下所示：

pool_window_size = [pool_shape, pool_shape]

pool = tf.layers.max_pooling2d(
        inputs = conv,
        pool_size = pool_window_size,
        strides = pool_window_size,
        name = "pool"
)

但是我收到了错误：

TypeError：int（）参数必须是字符串，类似字节的对象或数字，而不是'Tensor'

我假设是因为在那一点上“pool_shape”是一个张量而不仅仅是一个整数，是否有办法获得该点张量中的任何值？

Answer 1

您可以尝试使用当前会话sess以及pool_shape中feed_dict所需的相关输入

dimension = pool_shape.eval(sess, feed_dict = {inputs})[0]
pool_window_size = [dimension , dimension]

希望这有帮助！

修改我假设这是您目前的代码：

pool_shape = tf.placeholder(tf.int32, [1]) pool_window_size = [pool_shape, pool_shape] #... for i in range(iterations): sess.run(Optimizer, feed_dict = {X:x, Y:y, pool_shape:value} #value is the length/width you want to set for the pool_window_size

相反，我认为这可能会奏效。

pool_window_size = [pool_shape, pool_shape] #... for i in range(iterations): pool_shape = value sess.run(Optimizer, feed_dict = {X:x, Y:y}

我不太确定maxpooling层是否会更新pool_size，你可以尝试告诉我。

使用占位符作为tensorflow中池的形状

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