Question

我有一个张量为(50, 100, 1, 512)的张量，我想对其重塑形状或删除第三个维度，以便新张量为(50, 100, 512)。

我用tf.slice尝试过tf.squeeze：

a = tf.slice(a, [50, 100, 1, 512], [50, 100, 1, 512])
b = tf.squeeze(a)

当我尝试打印a和b的形状时，一切似乎都正常，但是当我开始训练模型时，这个错误就出现了

tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Expected size[0] in [0, 0], but got 50
     [[Node: Slice = Slice[Index=DT_INT32, T=DT_FLOAT, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0"](MaxPool_2, Slice/begin, Slice/size)]]

我的slice有问题吗？我该如何解决。谢谢

Answer 1

通常tf.squeeze将删除尺寸。

a = tf.constant([[[1,2,3],[3,4,5]]])

以上张量形状为[1,2,3]。进行挤压操作后，

b = tf.squeeze(a)

现在，张量形状为[2,3]

Answer 2

有多种方法可以做到这一点。 Tensorflow已开始支持索引编制。尝试

a = a[:,:,0,:]

OR

a = a[:,:,-1,:]

OR

a = tf.reshape(a,[50,100,512])

Answer 3

在这种情况下，我使用tf.slice错误，应该是这样的：

a = tf.slice(a, [0, 0, 0, 0], [50, 100, 1, 512])
b = tf.squeeze(a)

您可以通过查看tf.slice documentation

来找出原因

在Tensorflow中删除张量的尺寸

3 个答案: