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テンソルフローのthisペーパーの実装を書こうとしています。私のプール層では、すべてを連結する必要があります。"ぎざぎざ"テンソルを連結する方法
pooled_outputs = []
for i, filter_size in enumerate(filter_sizes):
with tf.name_scope("conv-maxpool-%s" % filter_size):
# Conv layer
filter_shape = [filter_size, embedding_size, 1, num_filters]
# W is the filter matrix
W = tf.Variable(tf.truncated_normal(filter_shape, stddev=0.1), name="W")
b = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[num_filters]), name="b")
conv = tf.nn.conv2d(
self.embedded_chars_expanded,
W,
strides=[1, 1, 1, 1],
padding="VALID",
name="conv"
)
# Apply nonlinearity
h = tf.nn.relu(tf.nn.bias_add(conv, b), name="relu")
# Max-pooling layer over the outputs
pooled = tf.nn.max_pool(
h,
ksize=[1, sequence_lengths[i] - filter_size + 1, 1, 1],
strides=[1, 1, 1, 1],
padding="VALID",
name="pool"
)
pooled_outputs.append(pooled)
# Combine all of the pooled features
num_filters_total = num_filters * len(filter_sizes)
print(pooled_outputs)
pooled_outputs = [tf.reshape(out, ["?", 94, 1, self.max_length]) for out in pooled_outputs] # The problem line
self.h_pool = tf.concat(3, pooled_outputs)
私はこのコードを実行すると、それはpooled_outputsのためにこれをプリントアウト：
[<tf.Tensor 'conv-maxpool-3/pool:0' shape=(?, 94, 1, 128) dtype=float32>, <tf.Tensor 'conv-maxpool-4/pool:0' shape=(?, 51, 1, 128) dtype=float32>, <tf.Tensor 'conv-maxpool-5/pool:0' shape=(?, 237, 1, 128) dtype=float32>]
私はもともとそこにpooled_outputs = [tf.reshape(out, ["?", 94, 1, self.max_length]) for out in pooled_outputs]行せずにこのコードを試してみましたが、私はこのエラーを得たこれは、私が使用するコードです：
ValueError: Dimension 1 in both shapes must be equal, but are 51 and 237
、私はこのエラーを得ました
TypeError: Expected binary or unicode string, got 94
私が知っている2番目のエラーは、 "？"新しいサイズでは、最初のエラーはテンソルが同じサイズではないためだと思います。 どうすればこれらのテンソルを正しくパッドすることができ、問題なく連結することができますか？