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问Tensorflow in_top_kv
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Stack Overflow用户

提问于 2018-11-18 16:59:31

回答 1查看 273关注 0票数 2

嗨，我正在尝试构建一个简单的rnn，它有11个输入和2个输出X=tf.placeholder(tf.float32,[None,n_steps,n_inputs]) y=tf.placeholder(tf.int32,[None,n_steps,n_outputs])

我知道rnn不包括batch_size、n_steps、n_inputs等形式的输入，所以这就是为什么我把占位符塑造成这样

但是，当我运行代码时，会得到一个错误。

ValueError: Shape必须是2级，但对于输入形状为: 1,270,2，1,270,2，[]的“in_top_k/InTopKV2 2”(op：'InTopKV2')，则为3级。

错误似乎起源于这里：correct = tf.nn.in_top_k(logits,tf.reshape(y,[1,n_steps,n_outputs]),1)

我试过重塑逻辑，压缩逻辑，扩展y维数，但似乎没有什么效果。

我注意到的一个不同之处是，当我挤压逻辑时

tf.squeeze(logits)

错误现在说

ValueError:形状必须是1级，但是3级

这是我唯一能够取得的“进步”，任何帮助都将不胜感激。

这是我的第一个问题

python

tensorflow

shapes

rnn

tensor

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2018-11-18 19:27:51

您必须将输入整形为2D张量，然后您可以将结果重塑回所需的形状：

logits_res = tf.reshape(logits, (-1, n_outputs))
y_res = tf.reshape(y, (-1, n_outputs))
correct_res = tf.nn.in_top_k(logits_res, y_res, 1)
correct = tf.reshape(correct_res, (-1, n_steps))

票数 1

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/53363349

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