tensorflow之獲取tensor的shape作為max_pool的ksize實(shí)例
實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，tensorflow的tensor張量的shape不支持直接作為tf.max_pool的參數(shù)，比如下面這種情況（一個(gè)錯(cuò)誤的示范）：
self.max_pooling1 = tf.nn.max_pool(self.l_6, ksize = [1, tf.shape(self.F1)[0], 1, 1], strides = [1, 1, 1, 1], padding = 'VALID', name = 'maxpool1')
我在max_pool的過(guò)程中想對(duì)特征每一列進(jìn)行max_pooling，但因?yàn)閠ensor F1張量沒有值，而ksize此處需要一個(gè)int類型的常量，所以tf.shape(self.F1)[0]無(wú)法作為ksize的參數(shù)。
一些人的做法是固定行數(shù)，比如pointnet固定為2048個(gè)點(diǎn)，但這樣做需要重新采樣，過(guò)于麻煩。
而既然tensorflow不提供標(biāo)準(zhǔn)的max_pool層實(shí)現(xiàn)，其實(shí)可以自己實(shí)現(xiàn)每一列取最大值的操作，充當(dāng)自己的max_pool。如下圖所示：
def max_pooling(self, NC):
out = tf.reduce_max(NC, reduction_indices=[0])
return out
利用reduce_max剛好能實(shí)現(xiàn)這個(gè)操作，其中reduction_indices可以指定取哪一維的最大值。這個(gè)函數(shù)的詳細(xì)功能可以參考官方文檔。
這種情況和tf.reshape不同，tf.reshape是可以使用tf.shape(tensor)[i]的，可能兩者對(duì)參數(shù)的要求不一樣。
以上這篇tensorflow之獲取tensor的shape作為max_pool的ksize實(shí)例就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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