forループでテンソルを反復するか？

Question

forループでテンソルを反復するにはどうすればよいですか？..

私のinput_tensorの各行に畳み込みを行いたいのですが、テンソルで反復できないようです。

は現在、このようにそれをしよう：

def row_convolution(input): 
    filter_size = 8 
    print input.dtype 
    print input.get_shape() 
    for units in xrange(splits): 
     extract = input[units:units+filter_size,:,:] 
     for row_of_extract in extract: 
      for unit in row_of_extract: 
       temp_list.append((Conv1D(filters = 1, kernel_size = 1, activation='relu' , name = 'conv')(unit))) 
      print len(temp_list) 
      sum_temp_list.append(sum(temp_list)) 
     sum_sum_temp_list.append(sum(sum_temp_list)) 
    conv_feature_map.append(sum_sum_temp_list) 
    return np.array(conv_feature_map) 

Answer 1

あなたは、各入力に対してtensorflow操作を定義しようとしているように見えます。これはフレームワークに関する一般的な誤解です。

まず、実行する操作を定義する必要があります。すべての操作は前面に定義する必要があります。通常は次のようになります。

g = tf.Graph() 
with g.as_default(): 
    # define some placeholders to accept your input 
    X = tf.placeholder(tf.float32, shape=[1000,1]) 
    y = tf.placeholder(tf.float32, shape=[1]) 
    # add more operations... 
    Conv1D(...) # add your convolution operations 
    # add the rest of your operations 
    optimizer = tf.train.AdamOptimizer(0.00001).minimize(loss) 

グラフはすべて定義されています。固定されていると考えて、もう何も追加しないでください。 =（Nを

with g.as_default(), tf.Session() as sess: 
    X_data, y_data = get_my_data() 
    # run this in a loop 
    result = sess.run([optimizer,loss], feed_dict={X:X_data, y:y_data}) 

注あなたのデータとラベルを一括で養うべきであるので、あなたのデータの最初の次元は、データポイントのNの数を表します

今、あなたは、固定されたグラフを介してデータを実行します1はもちろん完全に許容可能です）。あなたはその形式になるようにデータを前処理する必要があります。例えば、10個のMNIST数字のバッチは、形状が[10,28,28,1]である。それはです：

• 10データサンプル
• 画像28枚のピクセルの高さ
• 画像は28ピクセル幅
• されていることは、私は私のモデルを構築していグレースケール画像、その1カラーチャンネル