我正在训练一个关于文本的卷积神经网络(在字符级别上),我想做最大的池。tf.nn.max_pool需要4级张量,但是在tensorflow (批处理、宽度、深度)中,一维凸集是3级,所以当我将conv1d的输出传递给最大池函数时,这是一个错误:
ValueError: Shape (1, 144, 512) must have rank 4总的来说,我对tensorflow和深度学习框架很陌生,我希望在这里提供关于最佳实践的建议,因为我可以想象有多种解决方案。如何在一维情况下执行最大池操作?
谢谢。
发布于 2016-10-04 03:53:04
一种快速的方法是添加一个额外的单例维度,即使形状(1,1,144,512),从那里您可以减少它与tf.squeeze。
不过,我对其他方法很好奇。
https://stackoverflow.com/questions/39843832
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