无法在TensorFlow中转换部分转换的张量 - python

TensorFlow中有很多方法需要指定形状,例如truncated_normal:

tf.truncated_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)

我有一个用于输入形状[None,784]的占位符,其中第一维为“无”,因为批量大小可以变化。我可以使用固定的批处理大小,但是它仍然与测试/验证集的大小不同。

我无法将此占位符提供给tf.truncated_normal,因为它需要完全指定的张量形状。使tf.truncated_normal接受不同的张量形状的简单方法是什么?

python大神给出的解决方案

您只需将其作为一个示例以批处理的形式输入即可。因此,这意味着要在形状上添加额外的尺寸,例如

batch_size = 32 # set this to the actual size of your batch
tf.truncated_normal((batch_size, 784), mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)

这样,它将“适合”占位符。

如果您期望batch_size更改,则也可以使用:

tf.truncated_normal(tf.shape(input_tensor), mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)

其中input_tensor可能是占位符,或者只是将其添加此噪声的任何张量。

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