簡単な例の問題

Question

conv1d：1次元フィーチャに関する2つの簡単な例： [2,1,3]によって畳み込まれた[2,1,3]、出力は[ 8. 11. 7. 9. 4.]、これが正しいです。しかし、2次元フィーチャの場合、「[[1,0,2,3,1,1,1]、[1,0,2,3,0,1,1]]」「[[2、 1、3]、[2、1、3]] "出力すべきである" [[8. 11. 7. 9. 4]、[

しかし、プログラムの出力：

[[ 2. 1. 3.] 
[ 10. 5. 15.] 
[ 2. 1. 3.] 
[ 4. 2. 6.] 
[ 4. 2. 6.] 
[ 6. 3. 9.] 
[ 4. 2. 6.]] 

問題がありますか？すべてのヘルプは理解されるであろう。*

import tensorflow as tf 
i = tf.constant([1, 0, 2, 3, 0, 1, 1], dtype=tf.float32, name='i') 
print(i.shape) 
ii = tf.constant([[1, 0, 2, 3, 0, 1, 1],[1, 0, 2, 3, 0, 1, 1]]) 
print(ii.shape) 
k = tf.constant([2, 1, 3], dtype=tf.float32, name='k') 
k2 = tf.constant([[2, 1, 3], [2, 1, 3]], dtype=tf.float32, name='k') 
print(k2.shape) 

data = tf.reshape(i, [1, int(i.shape[0]), 1], name='data') 
data2 = tf.reshape(ii, [1, int(i.shape[0]), 2], name='data') 

kernel = tf.reshape(k, [int(k.shape[0]), 1, 1], name='kernel') 
kernel2 = tf.reshape(k2, [1, int(k2.shape[0]), 3], name='kernel') 
print(kernel2) 

res = tf.squeeze(tf.nn.conv1d(data, kernel, 1, 'VALID')) 
res2 = tf.squeeze(tf.nn.conv1d(data2, kernel2, 1, 'VALID')) 

with tf.Session() as sess: 
    print(sess.run(kernel2)) 
    print sess.run(res) 
    print sess.run(res2) 

Answer 1

1）tf.nn.conv1dのデフォルトの入力形式は、[バッチ、in_width、in_channels]で、あなたのケースでは、それは[2,7,1]（DATA2用）

です

2）畳み込みカーネルは同じバッチであるため、の異なるカーネルをの異なるカーネルに適用しないと、出力にチャネルが増えない限り、各バッチに対してカーネルを複製する必要はありません。

k = tf.constant([2, 1, 3], dtype=tf.float32, name='k') 

data = tf.reshape(i, [1, int(i.shape[0]), 1], name='data') 
data2 = tf.reshape(ii, [2, int(i.shape[0]), 1], name='data2') 

kernel = tf.reshape(k, [int(k.shape[0]), 1, 1], name='kernel') 

res = tf.squeeze(tf.nn.conv1d(data, kernel, 1, 'VALID')) 
res2 = tf.squeeze(tf.nn.conv1d(data2, kernel, 1, 'VALID'))