Question

我正在构建一个卷积神经网络（使用Tensorflow），它应该对一维输入进行分类。

到目前为止，这是我的代码：

import tensorflow as tf

n_outputs = 1
batch_size = 32
x = tf.placeholder(tf.float32, [batch_size, 10, 1])

filt = tf.zeros([3, 1, 1])

output = tf.nn.conv1d(x, filt, stride=2, padding="VALID")

y = tf.placeholder(tf.int32)
logits = tf.layers.dense(output, n_outputs)
xentropy = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y, logits=logits)
correct = tf.nn.in_top_k(logits, y, 1)

当我运行上面的代码时，我收到以下错误：

追踪（最近一次通话）：文件＆＃34; minex.py＆＃34;，第16行，in correct = tf.nn.in_top_k（logits，y，1）文件＆＃34; /home/jk/tensorflow/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/ops/gen_nn_ops.py"，第1449行，in_top_k targets = targets，k = k，name = name）文件＆＃34; /home/jk/tensorflow/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/op_def_library.py"，第763行，在apply_op中 op_def = op_def）文件＆＃34; /home/jk/tensorflow/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/ops.py"，第2329行，在create_op中 set_shapes_for_outputs（RET）文件＆＃34; /home/jk/tensorflow/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/ops.py"，第1717行，在set_shapes_for_outputs中 shapes = shape_func（op）文件＆＃34; /home/jk/tensorflow/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/ops.py"，第1667行，在call_with_requiring中 return call_cpp_shape_fn（op，require_shape_fn = True）文件＆＃34; /home/jk/tensorflow/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/common_shapes.py"，第610行，在call_cpp_shape_fn中 debug_python_shape_fn，require_shape_fn）文件＆＃34; /home/jk/tensorflow/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/common_shapes.py"，第676行，在_call_cpp_shape_fn_impl中提出ValueError（err.message） ValueError：Shape必须是等级2，但是对于＆＃39; InTopK＆＃39; （op：＆＃39; InTopK＆＃39;）输入形状：[32,4,1] ,?。

根据错误，似乎我的问题与形状有关，但我不确定为什么会发生这种情况或如何纠正它。

Answer 1

您可以使用tf.squeeze从日志中删除外部维度。

你的最后一行可能会成为：

correct = tf.nn.in_top_k(tf.squeeze(logits), y, 1)

这会使logits张量的形状从[32,4,1]变为[32,4]。

1D CNN进行分类

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