可変形状の入力を使用するTensorflow

私はtensorflowを使い慣れていないため、入力として多くの画像を持つモデルを実装する必要があります。しかし、これらの画像は同じ次元を持たないので、配列に変換すると同じ次元はありません。定義済みのシェイプを使用しないでウェイトを宣言する方法は不思議です。可変形状の入力を使用するTensorflow

W = tf.Variable(tf.zeros([?, ?]))

出典

2017-09-23 Yes92

私はあなたがに再サイズの画像を必要とするか、またはピラミッドプール – BlooB

のような別のプールを使用するかと思うありがとうございました、しかし：それは公式サイトから、tensorflowするための最もシンプルかつ明確なガイドです私はそれを使用することはできません。 – Yes92

変数内で画像をフィードすることはできません。おそらく必要なのは、プレースホルダ（アルゴリズムのある時点でデータを供給するために使用できる変数の1つ）です。詳細については、このリンクを参照してください。https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/placeholder

ただし、プレースホルダの場合は、ディメンションを指定する必要があります。だから私のアドバイスは、同じディメンション（パディング、ミラーリングなどを参照）にあなたのすべての写真のサイズを変更するためにいくつかのテクニックを使用することです：もちろん、あなたの特定の問題に許可されている場合のみ。あなたは、ニューラルネットワークを定義したい場合は、あなたがあなたの最初の神経を実装している場合は、次のように

input = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 28, 28))

を定義していないBATCH_SIZEを残すことができ、たとえば、指定されていないいくつかのdimesionを残すことができるだけでいくつかのケースでは

ネットワーク、私は強くここを見てアドバイス。 https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners それは読む価値:)

出典

2017-09-23 14:43:43

私は重量と偏りのためにtf.Variableです。しかし、問題は同じです（私は思います）。それは私の最初のニューラルネットワークではありませんが、私はそのような合併症を持つのは初めてです。私は、イメージベクトルを1次元にのみ変形するかもしれませんが、どう思いますか？ – Yes92

これは非常に頻繁に使用される良い解決策です –

可変形状の入力を使用するTensorflow

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