"output_shapeの要素数が正しくありません"

Question

シンプルなワンホットコンバータを構築しようとしています。データベクトルのバッチを入力として受け取り、各データベクトルに対して、それをワンホットベクトルに変換します。 1ホップは元のデータベクトルのargmaxesに1を持ちます。 （[[2.3、-4.1、0.4]、[-0.1、-3.1、2.1]]→[[1.0、0.0、0.0]、[0.0、0.0、1.0]]）

私はやっているこれはtf.sparse_to_dense()です。

import random 
import tensorflow as tf 

batch_size = 10 
data_size = 3 
data = [] 
for i in range(batch_size): 
    data.append([]) 
    for j in range(data_size): 
     data[i].append(random.random()) 
with tf.Graph().as_default(), tf.Session() as sess: 
    indices = tf.reshape(tf.range(0, limit=batch_size, delta=1), [1, -1]) 
    hot_ids = tf.reshape(tf.cast(tf.argmax(data, 1), tf.int32), [1, -1]) 
    sparse_indices = tf.concat(0, [indices, hot_ids]) 
    output_shape = tf.pack([batch_size, data_size]) 
    result = tf.sparse_to_dense(sparse_indices, output_shape, 1.0, 0.0) 
    tf.initialize_all_variables().run() 
    print(data) 
    print(sparse_indices.eval(session=sess)) 
    print(output_shape.eval(session=sess)) 
    print(result.eval(session=sess)) 

最初の3回の印刷が正しく行われます。最後のプリントアウトは、このエラーをトリガ：

W tensorflow/core/common_runtime/executor.cc:1102] 0x7fb0e5903560 Compute status: Invalid argument: output_shape has incorrect number of elements: 2 should be: 10 
    [[Node: SparseToDense = SparseToDense[T=DT_FLOAT, Tindices=DT_INT32, validate_indices=true, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"](concat, pack, SparseToDense/sparse_values, SparseToDense/default_value)]] 
Traceback (most recent call last): 
    File "one-hot_simple", line 21, in <module> 
    print(result.eval(session=sess)) 
    File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/ops.py", line 465, in eval 
    return _eval_using_default_session(self, feed_dict, self.graph, session) 
    File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/ops.py", line 3097, in _eval_using_default_session 
    return session.run(tensors, feed_dict) 
    File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 315, in run 
    return self._run(None, fetches, feed_dict) 
    File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 511, in _run 
    feed_dict_string) 
    File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 564, in _do_run 
    target_list) 
    File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 586, in _do_call 
    e.code) 
tensorflow.python.framework.errors.InvalidArgumentError: output_shape has incorrect number of elements: 2 should be: 10 
    [[Node: SparseToDense = SparseToDense[T=DT_FLOAT, Tindices=DT_INT32, validate_indices=true, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"](concat, pack, SparseToDense/sparse_values, SparseToDense/default_value)]] 
Caused by op u'SparseToDense', defined at: 
    File "one-hot_simple", line 16, in <module> 
    result = tf.sparse_to_dense(sparse_indices, output_shape, 1.0, 0.0) 
    File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/ops/sparse_ops.py", line 358, in sparse_to_dense 
    name=name) 
    File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/ops/gen_sparse_ops.py", line 322, in _sparse_to_dense 
    validate_indices=validate_indices, name=name) 
    File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/ops/op_def_library.py", line 655, in apply_op 
    op_def=op_def) 
    File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/ops.py", line 2040, in create_op 
    original_op=self._default_original_op, op_def=op_def) 
    File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/ops.py", line 1087, in __init__ 
    self._traceback = _extract_stack() 

output_shapeは、10個の要素や、なぜこのエラーが起こっているを持っていなければならない理由を私は理解していない...助けてください！それはnum_elems x num_dims（すなわち10 x 2）行列を期待に対し

Answer 1

問題は、あなたのsparse_indices行列が2 x 10行列であるという事実から生じているようです。あなたはまた、最近追加tf.one_hot() opが便利かもしれません

indices = tf.reshape(tf.range(0, limit=batch_size, delta=1), [-1, 1]) 
hot_ids = tf.reshape(tf.cast(tf.argmax(data, 1), tf.int32), [-1, 1]) 
sparse_indices = tf.concat(1, [indices, hot_ids]) 

：あなたは次のようにこの行列を計算し、コードを変更する必要があります。