TensorFlowフィード辞書を使用してスカラーを渡す方法

Question

My TensorFlowモデルでは、変数を初期化するためにtf.random_uniformを使用します。トレーニングを開始するときの範囲を指定したいので、初期化値のプレースホルダを作成しました。

init = tf.placeholder(tf.float32, name="init") 
v = tf.Variable(tf.random_uniform((100, 300), -init, init), dtype=tf.float32) 
initialize = tf.initialize_all_variables() 

訓練の開始時に変数を初期化します。

session.run(initialize, feed_dict={init: 0.5}) 

これは私に次のエラーを与える：

ValueError: initial_value must have a shape specified: Tensor("Embedding/random_uniform:0", dtype=float32) 

私はtf.placeholderに渡す正しいshapeパラメータを把握することはできません。私はinit = tf.placeholder(tf.float32, shape=0, name="init")を行う必要があり、スカラーのために思うだろうが、これは次のエラーを与える：

ValueError: Incompatible shapes for broadcasting: (100, 300) and (0,) 

私はそれが動作tf.random_uniformへの呼び出しでリテラル値0.5でinitを交換する場合。

このスカラー初期値をフィード辞書から渡すにはどうすればよいですか？

Answer 1

TL; DR：次のようにスカラー形状とinitの定義は：

init = tf.placeholder(tf.float32, shape=(), name="init") 

これはtf.random_uniform()の不幸な実装の詳細のように見える：それは現在【からランダムな値を再スケールするtf.add()とtf.multiply()を使用 - 1、+1]〜[,maxval]であるが、形がminvalまたはmaxvalであれば、およびは、放送が含まれている可能性があるため、適切な形状を推測することができない。

既知の形状（スカラーが()か[]ある場合、ない0）でinitを定義することにより、TensorFlowはtf.random_uniform()の結果の形状についての適切な推論を引き出すことができ、かつ意図したとおりに、あなたのプログラムが動作するはずです。