Tensorflow Concat錯誤：形狀不匹配

Question

我目前有一個網絡，我從16 x 16 x 2輸入張量開始，我執行一些卷積和合並操作，並將其降低到一個如此聲明的張量：

x1 = tf.Variable(tf.constant(1.0, shape=[32])) 

那張張然後通過幾層矩陣乘法和relus在輸出一個類別之前。

我想要做的是通過向上面的向量添加另外10個參數來擴展卷積階段的輸出。

我有當數據在裏面裝的佔位符的定義如下：

x2 = tf.placeholder(tf.float32, [None,10]) 

我想這些變量串連在一起，就像這樣：

xnew = tf.concat(0,[x1,x2]) 

我越來越以下錯誤信息：

ValueError: Shapes (32,) and (10,) are not compatible 

我確信有一些簡單的東西我做錯了，但我看不到它。

Answer 1

我真的不明白爲什麼你的None佔位符的形狀。如果你刪除它，它應該工作

Answer 2

x1和x2分別有不同的行列，1和2，所以沒有什麼奇怪的，concat失敗。下面是對我工作的例子：

x1 = tf.Variable(tf.constant(1.0, shape=[32])) 
# create a placeholder that will hold another 10 parameters 
x2 = tf.placeholder(tf.float32, shape=[10]) 
# concatenate x1 and x2 
xnew = tf.concat(0, [x1, x2]) 
init = tf.initialize_all_variables() 
with tf.Session() as sess: 
    sess.run(init) 
    _xnew = sess.run([xnew], feed_dict={x2: range(10)}) 

Answer 3

的原因很可能在tensorflow版本。

從tensorflow最新官方API，tf.conat被定義爲

tf.concat

的concat（ 值， 軸， 名= '的concat' ）

所以，更好的方法是通過鍵值調用該函數。 我試過下面的代碼，沒有錯誤。

xnew = tf.concat(axis=0, values=[x1, x2]) 

------------------------------------------- -------

複製官方api解釋如下。

tf.concat 的concat（ 值， 軸， 名= '的concat' ）

在tensorflow /蟒/操作/ array_ops.py定義。

參見引導：張量變換>切片和加入

串接張量沿着一個維度。

沿尺寸軸連接張量值列表。如果values [i] .shape = [D0，D1，... Daxis（i），... Dn]，連接結果的形狀爲

[D0，D1，... Raxis，... Dn ] 其中

Raxis = sum（Da​​xis（i）） 也就是說，來自輸入張量的數據沿軸維度連接。

輸入張量的維數必須匹配，除軸以外的所有維必須相等。

例如：

t1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] 
t2 = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]] 
tf.concat([t1, t2], 0) ==> [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]] 
tf.concat([t1, t2], 1) ==> [[1, 2, 3, 7, 8, 9], [4, 5, 6, 10, 11, 12]] 

# tensor t3 with shape [2, 3] 
# tensor t4 with shape [2, 3] 
tf.shape(tf.concat([t3, t4], 0)) ==> [4, 3] 
tf.shape(tf.concat([t3, t4], 1)) ==> [2, 6]