tf.nn.dynamic_rnn中的等級錯誤

我正在嘗試構建一個CNN + RNN模型，並且出現以下錯誤。任何幫助將不勝感激。tf.nn.dynamic_rnn中的等級錯誤

fc2 has shape (?,4096)

cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(self.rnn_hidden_units) 
stack = tf.contrib.rnn.MultiRNNCell([cell]*self.rnn_layers) 
initial_state = cell.zero_state(self.batch_size, tf.float32) 
initial_state = tf.identity(initial_state, name='initial_state') 
outputs, _ = tf.nn.dynamic_rnn(stack, fc2,dtype=tf.float32)

File "rcnn.py", line 182, in model outputs, _ = tf.nn.dynamic_rnn(stack, [fc2],dtype=tf.float32)
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/ops/rnn.py", line 574, in dynamic_rnn dtype=dtype)
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/ops/rnn.py", line 637, in _dynamic_rnn_loop for input_ in flat_input)
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/ops/rnn.py", line 637, in for input_ in flat_input)
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/framework/tensor_shape.py", line 649, in with_rank_at_least raise ValueError("Shape %s must have rank at least %d" % (self, rank)) ValueError: Shape (4096, ?) must have rank at least 3

來源

2017-06-21 lordzuko

這個錯誤似乎很清楚，['tf.nn.dynamic_rnn']（https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/nn/dynamic_rnn）需要一個三維張量作爲輸入（即秩3），但'fc2'只有兩個維度。如果你傳遞'time_major = True'，'fc2'的形狀應該是'（,，）'（或'（,, ）'）。 – jdehesa

@jdehesa我正在拍攝一張圖片（用於ocr），並將它傳遞給CNN，然後將其連接到完全連接的圖層，因此形狀'fc2'是'（？，4096）'，還有其他方法可以做到這一點然後？ – lordzuko

沒關係，但那「時間」維度會是什麼？如果您只有一個圖像（即，一批示例，其中每個圖像包含一個圖像，我假設），您希望RNN迭代的維度是什麼？像素，有點像PixelRNN？ – jdehesa

複製@jdehesa從他的評論答案爲更好的可視性：

錯誤似乎相當明確，tf.nn.dynamic_rnn預計3維張量輸入（即等級3），但fc2只有兩個維度。的fc2的形狀應該是這樣的(<batch_size>, <max_time>, <num_features>)（或(<max_time>, <batch_size>, <num_features>)如果你通過time_major=True）

來源

2017-07-06 00:55:39 iga

tf.nn.dynamic_rnn的默認輸入有3（BATCHSIZE，sequence_length，NUM_FEATURES）的尺寸。由於您的num_features是1，您可以擴展您的fc_seq

fc2 = tf.expand_dims(fc2, axis = 2)

然後使用上面的代碼。

來源

2018-03-04 08:58:26

tf.nn.dynamic_rnn中的等級錯誤

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