如何动态更新tf.ones_like()的形状？
如何动态更新tf.ones_like()的形状？
提问于 2018-02-01 20:01:18
我在tensorflow中的权重矩阵的维数方面遇到了问题。
#outputs = tf.reshape(outputs, [batch_size, seq_length, num_classes])
outputs = tf.reshape(outputs, [-1, seq_length, num_classes])
output_dim = outputs.get_shape().as_list()
weights = tf.ones([output_dim[0], seq_length], tf.int32) #TODO: change the dimension
sequence_loss = tf.contrib.seq2seq.sequence_loss(logits=outputs, targets=Y, weights=weights)所以，我有一个在最后一个纪元发生变化的batch_size，当它到达最后一个纪元时，权重的维度会带来麻烦。
weights = tf.ones([output_dim[0], seq_length], tf.int32)导致以下错误：
"Cannot convert a partially known TensorShape to a Tensor: %s" % s)
ValueError: Cannot convert a partially known TensorShape to a Tensor: (?, 25)你将如何解决这个问题？我尝试使用tf.ones_like(outputs)，但似乎不起作用，而且tf.ones似乎需要一个固定值作为其维度。
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2018-02-01 20:04:34
使用支持动态形状的tf.fill：
a = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 25, 10])
b = tf.fill(tf.shape(a)[:-1], 1) # shape=[None, 25]
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(b, feed_dict={a: np.zeros([10, 25, 10])}))
# Prints:
# [[1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]
# [1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]
# [1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]
# [1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]
# [1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]
# [1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]
# [1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]
# [1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]
# [1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]
# [1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]]页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/48562282
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