TensorFlow整数を入力してください

Question

私は可変入力サイズ以上の畳み込みをしようとしています。それを達成するために、私はしかし、1のバッチサイズを使用しています、いずれかのノードがリストksizeとして入力の形状を必要とするノードをプール最高です。今

pooled = tf.nn.max_pool(
       h, 
       ksize=[1, self.input_size - filter_size + 1, 1, 1], 
       strides=[1, 1, 1, 1], 
       padding='VALID', 
       name="pool") 

、はっきりinput_sizeが可能

self.input_x = tf.placeholder(tf.int32, [None, None], name="input_x") 

しかし形状が動的であるので、私はself.input_x.get_shape()[0]を使用することはできません。（プレースホルダ）入力から推測。だから私は各ステップでfeed_dictとして入力サイズを渡すつもりです。しかし、私はfeed_dictに整数を渡す方法を理解できません。すべてのプレースホルダはテンソルであるので、私がしなければ：

self.input_size = tf.placeholder(tf.int32, shape=(), name="input_size") 

私は私がinput_sizeを養うために必要なエラーが発生しますint型の値を、取得するためにself.input_size.eval()を行う必要があります。私はそれが起こると思います。なぜなら、訓練のステップが起こる前にevalが計算をトリガーしているからです。その時点でinput_sizeの値はありません。

入力の形状やトレーニングステップに整数を渡す方法を計算する演算子を動的に取得する方法はありますか？

Answer 1

は、私はそれが最善の方法だとわからないんだけど、あなたが動的リストでself.input_xの形状を得ることができます。

input_shape = tf.unpack(tf.shape(self.input_x)) 

tf.shape(self.input_x)あなたself.input_xの形状を表すテンソルを与え、f.unpackそれをTensorのリストに変換します。

今、あなたが持つノードをプールあなたの最高を作成することができます（あなたがinput_xの第二の寸法を必要に応じて）

pooled = tf.nn.max_pool(
       h, 
       ksize=tf.pack([1, input_size[1] - filter_size + 1, 1, 1]), 
       strides=[1, 1, 1, 1], 
       padding='VALID', 
       name="pool")