如何在張量流中製作一個整形圖層？

當我有形狀[2,2,2]，例如數據：如何在張量流中製作一個整形圖層？

a = np.array([[(1,2), (3,4)], 
       [(5,6), (7,8)] 
       ])

我想層到輸出[2,2]，如：

b = np.array([[1,0], 
       [0,1]])

我如何構建圖層？我的當前設置返回[2,2,1]的形狀，我似乎無法能夠在層的單位變量指定的尺寸：

tf_x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 2, 2]) 

output = tf.layers.dense(tf_x, 1, tf.nn.relu) 

with tf.Session() as sess: 
    sess.run(tf.global_variables_initializer())  
    pred = sess.run(output, {tf_x: a})

來源

2017-08-09 sandboxj

我的當前設置返回[2,2,1]的形狀，並且我不能似乎能在層的單元變量來指定尺寸：

a = a.reshape(1, -1) 

tf_x = tf.placeholder(tf.float32, [None, a.shape[-1]]) 

# now if you want the final array to have total 4 element, you can set it as number of output 
output = tf.layers.dense(tf_x, 4, tf.nn.relu) 

with tf.Session() as sess: 
    sess.run(tf.global_variables_initializer())  
    pred = sess.run(output, {tf_x: a}) 
pred = pred.reshape(2, 2)

來源

2017-08-09 16:41:53

這只是在處理之前和之後重塑數據，不是？我想也許你可以在圖層中指定它。無論如何，謝謝。 – sandboxj

不是，它使用矩陣將輸入數組映射到輸出數組。重塑就是將數據轉化爲所需的形狀。 'output = tf.layers.dense（tf_x，4，tf.nn.relu）'這裏你指定了輸出的元素數量。 –

你可以做這樣的事情：

b = tf.reshape(a, shape)

來源

2017-08-09 15:58:50

我的問題是，在邏輯上，每行[（a1，b1），（a2，b2）]中的（a，b）屬於一起，第二個變量b依賴於a（即，在邏輯上，即使b1 = b2，如果a1！= a2，它們也不相等）。如果我以這種方式重塑它，它將看起來像[a1，b1，a2，b2]，其中這兩個數字的邏輯配對可能會丟失，即如果b1 = b2，重整後的行將包含相同的數字兩次儘管他們不是這個意思。這是重塑它的正確方法嗎？ – sandboxj

如何在張量流中製作一個整形圖層？

回答

相關問題