tensorflow stałe o zmiennej wielkości

Question

Mam zmiennej wielkości wsadu, więc wszystkie moje wejścia są postaci

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

aby zaakceptować zmianę wielkości partii. Jak jednak utworzyć stałą wartość ze zmiennym rozmiarem partii? Problem jest z tej linii:

log_probs = tf.constant(0.0, dtype=tf.float32, shape=[None, 1]) 

To daje mi błąd:

TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'NoneType' and 'int' 

Jestem pewien, że to jest możliwe, aby zainicjować stałą tensor o zmiennej wielkości partii, w jaki sposób mogę to zrobić ?

Ja również próbowałem następujące:

tf.constant(0.0, dtype=tf.float32, shape=[-1, 1]) 

otrzymuję ten błąd:

ValueError: Too many elements provided. Needed at most -1, but received 1 

Answer 1

tf.constant() ma stały rozmiar i wartość w czasie budowy wykresu, więc to chyba nie jest odpowiedni op dla twojej aplikacji.

Jeśli próbujesz utworzyć tensor z dynamicznym rozmiarem i taką samą (stałą) wartością dla każdego elementu, możesz użyć tf.fill() i tf.shape(), aby utworzyć odpowiednio napięty tensor. Na przykład, aby utworzyć tensor t, który ma taki sam kształt jak input a wartość 0.5 wszędzie:

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

# `tf.shape(input)` takes the dynamic shape of `input`. 
t = tf.fill(tf.shape(input), 0.5) 

Jak Yaroslav mentions in his comment, może również być w stanie używać (NumPy-style) broadcasting uniknąć materializacji tensora z dynamicznym kształcie. Na przykład, jeśli input ma kształt (None, 32) i t ma kształt (1, 32), to przetwarzanie tf.mul(input, t) spowoduje nadanie t pierwszego wymiaru, aby dopasować kształt input.