嘗試將向量轉換爲矩陣後tf.reshape（）出錯

Question

我試圖將一維數組轉換爲TF矩陣，用於卷積網絡，類似於它在TF深層MNIST示例中的做法通過使用tf.reshape()：

X = tf.placeholder(tf.float32, [None, 480]) 
X = tf.reshape(X, shape=[-1, 60, 8, 1]) 

我收到以下錯誤：

ValueError: Cannot feed value of shape (5, 480) for Tensor 'Reshape_1:0', which has shape '(?, 60, 8, 1)' 

5是我batch_size和480是原始數組的長度。我想將它轉換爲60x8張量，加上1個輸出通道，所以我使用TF MNIST示例使用目標形狀[-1, 60, 8, 1]。

1. 任何想法，爲什麼我得到這個？看起來像在MNIST示例中，他們使用-1來將單行調整爲AxA矩陣併爲輸出通道添加一個額外維度？
2. 我甚至可以使用這種非方矩陣，還是會給我一個錯誤的道路？我試着做類似400 = 20x20的東西，以及只是爲了查看錯誤是否是由不均勻的形狀造成的，但仍然出現錯誤...

Answer 1

在您的第一行代碼中，您定義了一個佔位符並將其存儲在python變量X中。在第二行代碼中，您定義了一個整形運算符並將其存儲在python變量X中。現在，您已覆蓋X的前一個值並失去對佔位符的訪問權限。您正在嘗試向佔位符中添加一個值，但實際上將它提供給重塑操作員。如果你爲這些變量使用不同的名字，那麼你將不會看到這個錯誤。