Tensorflow無法初始化動態批量大小的tf.Variable

Question

我嘗試使用動態形狀創建tf.Variable。以下概述了這個問題。

這樣做有效。

init_bias = tf.random_uniform(shape=[self.config.hidden_layer_size, tf.shape(self.question_inputs)[0]]) 

然而，當我嘗試這樣做：

init_bias = tf.Variable(init_bias) 

它引發錯誤ValueError異常：initial_value必須指定的形狀：張量（ 「random_uniform：0」，形狀=（？，？ ），D型細胞= FLOAT32）

剛出來上下文（問題輸入是一個佔位符，其動態批次）：

self.question_inputs = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None, self.config.qmax]) 

似乎將動態值放入隨機均勻區域給出的形狀=（？，？），這會給tf.Variable帶來誤差。

謝謝，感謝任何幫助！

Answer 1

這應該工作：

init_bias = tf.Variable(init_bias,validate_shape=False) 

如果validate_shape是假，tensorflow允許變量與未知形狀的值進行初始化。

但是，你對我的做法似乎有點奇怪。在張量流中，變量通常用於存儲神經網絡的權重，其形狀保持固定，與批量大小無關。通過將可變長度張量傳遞給圖形（並將其與固定形狀偏差變量相乘/相加）來處理變量批量大小。