TensorFlowは、concat-resultテンソルから異なるテンソルのテンソルに割り当てます。

私はconcatを使用して、最初に[150,0]の形状を持つテンソルt1にテンソルt2 [150,1]を追加しています。私は形状[150,1]（軸= 1に連結）を持つテンソルを作成し、新しいテンソルでt1を上書きしたいと思います。私は取得していますエラーがあるTensorFlowは、concat-resultテンソルから異なるテンソルのテンソルに割り当てます。

t1.assign(tf.concat(1, [t1, t2]))

：ここに私のコードがある奇妙な

ValueError: Dimension 1 in both shapes must be equal, but are 0 and 1

私が軸= 0を設定すると、私は同じエラーを取得しています。何が起こっているのか分かりません。これは非常に簡単なことです。私はそれが0のディメンション1を持つt1と関係があると考えています。前もって感謝します。

[EDIT]

問題は、 "割り当てる" とIがT1を設定していたように（形状（150、0））、連結結果にあり、アウトオン（形状（150、1））、これTFが私に悲鳴を上げています（正当にもそうです）。これはどうですか？

より多くの文脈を提供するために、t1は、seq2seq RNNの展開から生成されたlogit t2を格納するために使用しているテンソルです。出力シーケンスの長さは不明です。したがって、t1のサイズは、展開するたびに次元1で大きくなります。

出典

2017-01-31 Shubhang Desai

あなたは正しい軌道に乗っているようですね。問題を示す小さい自己完結型の例を挙げることはできますか？ –

@PeterHawkinsそれが判明したように、 "concat"ではなく "assign"での問題です。テンソルを（150,1）（連立テンソル）からテンソル（150、0）（t1）に割り当てることはできません。これを回避する方法はありますか？また、これが奇妙なのかどうかはわかりませんが、あなたがスタンフォードの博士候補者であることがわかりました。私はスタンフォード大学の新入生です！ –

使用reshape：

t1 = tf.placeholder(tf.float32,[150,1]) 
t2 = tf.placeholder(tf.float32,[150])  
tf.concat(1,[t1,tf.reshape(t2,[150,1])])

出力：

<tf.Tensor 'concat_2:0' shape=(150, 2) dtype=float32>

出典

2017-01-31 11:49:46

私はもう少し文脈を提供しましょう。 t1はロジットを格納するために使用しているテンソル、t2は入力ベクトルのロジットです。私はt1に多くのt2テンソルを追加していますので、それが大きくなる必要があるので、すべての繰り返しを繰り返すことはできません。また、最初の繰り返しの出力形状を（150,1）にします。 –

小さな例を教えてください。 –

問題がtf.assign上の形状のアップデートと関連しています。 validate_shapeをFalseに設定することができます。これにより、tf.assignのエラーは削除されますが、形状が更新されないために不正な動作が発生します。

それはTensorFlowのバグだとそれがここにRの実装を待っているとの関連のGitHubの問題があります：https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/5492

出典

2017-06-26 09:13:27 garciparedes

TensorFlowは、concat-resultテンソルから異なるテンソルのテンソルに割り当てます。

答えて

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