2016-07-28 11 views
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max_pool_with_argmaxとsparse_to_denseを使用して、http://www.cv-foundation.org/openaccess/content_iccv_2015/html/Noh_Learning_Deconvolution_Network_ICCV_2015_paper.htmlで説明されているようにアンプールを実装しようとしています。 sparse_to_dense関数はスカラー値だけをoutput_shapeとして取るように見えます。 output_shape間違っている:それは、エラー御所が発生しますテンソルフローsparse_to_dense関数、output_shape引数

import tensorflow as tf 
import numpy as np 
unpooled=tf.sparse_to_dense(sparse_indices=[0,1,3],output_shape=[3,4],sparse_values=[4,5,6]) 
sess=tf.Session() 
[unpol]=sess.run([unpooled]) 
print(unpol) 


tensorflow.python.framework.errors.InvalidArgumentErrorが 昇給タイプ(E)(node_def、OP、メッセージ)例えば は、私はこのスクリプトを書きました要素数:2は次のようになります。1

これはバグですか、それとも間違っていますか?

答えて

0

unpooled行は次​​のようになります。

unpooled=tf.sparse_to_dense(sparse_indices=[0,1,3],output_shape=[4],sparse_values=[4,5,6]) 

: [4,5,0,6] 

最大インデックスはあなたが4つの値を持っていることを意味している3ですので。