Tensorflow优化器对某些指数的抗议
我有以下图表网络：
initia = tf.zeros_initializer
I = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None,1], name='I') # input
W = tf.get_variable('W', shape=[1,DEPTH], initializer=initia, dtype=tf.float32) # weights
b = tf.get_variable('b', shape=[DEPTH], initializer=initia, dtype=tf.float32) # biases
O = tf.nn.relu(tf.matmul(I, W) + b, name='O')
O_0 = tf.gather_nd(O, [0,0])
W_1 = tf.gather_nd(W, [0,1])
distance = tf.square( O_0 - W_1 )
train_op = tf.train.GradientDescentOptimizer(1e-4).minimize(distance)此错误失败：
ValueError:形状必须至少为1级，但对于输入形状为2、[]、2的渐变/GatherNd_3 grad/ScatterNd‘(op：'ScatterNd')为0级。
我尝试将距离标量嵌入到一个1-昏暗张量中，但是它给出了一个类似的错误：
train_op = tf.train.GradientDescentOptimizer(1e-4).minimize(tf.stack([distance]))你知道上面的图有什么问题吗？
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2018-02-15 20:08:02
如果修改indices参数，使其成为单个元素位置的列表
O_0 = tf.gather_nd(O, [[0, 0]]) # if DEPTH is 2
W_1 = tf.gather_nd(W, [[0, 1]])它将很好地工作：
DEPTH=2
initia = tf.zeros_initializer
I = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None,1], name='I') # input
W = tf.get_variable('W', shape=[1,DEPTH], initializer=initia, dtype=tf.float32) # weights
b = tf.get_variable('b', shape=[DEPTH], initializer=initia, dtype=tf.float32) # biases
O = tf.nn.relu(tf.matmul(I, W) + b, name='O')
O_0 = tf.gather_nd(O, [[0,0]])
W_1 = tf.gather_nd(W, [[0, 1]])
distance = tf.square( O_0 - W_1 )
train_op = tf.train.GradientDescentOptimizer(1e-4).minimize(distance)
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
print(sess.run(train_op, {I: [[1], [2], [3]]}))您可以在文档中找到有关indices参数的更多信息：
将
params切片收集到由indices指定的形状的张量中。indices是一个K维整数张量，最好被认为是params中索引的(K-1)-dimensional张量，其中每个元素定义了params的一个片段：
output[i_0, ..., i_{K-2}] = params[indices[i0, ..., i_{K-2}]]在@{tf.gather}
indices中，将切片定义为params的第一个维度，而在tf.gather_nd中，indices定义了params的第一个N维度的切片，其中N = indices.shape[-1]。indices的最后一个维度最多可以是params的级别：
indices.shape[-1] <= params.rank
indices的最后一个维度对应于元素(如果是indices.shape[-1] == params.rank)或切片(如果是indices.shape[-1] < params.rank)
https://stackoverflow.com/questions/48801893
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