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python - Tensorflow AutoEncoder：当前的实现还不支持批量和深度维度的步幅

问题描述

我正在尝试创建一个自动编码器解码器框架。下面是我正在使用的代码

# Define convolution layers
def conv(layer_name, input_X, shape, strides, padding = "SAME"):
    with tf.variable_scope(layer_name):
        W = tf.get_variable("W", shape = shape, dtype=tf.float32)
        return tf.nn.conv2d(input_X, W, strides, padding), W

# Layer1 convolution
encoder_layer1, W1 = conv("encode_layer1", X, [28, 28, 1, 10], [2,2,2,2])

我收到以下错误

InvalidArgumentError (see above for traceback): Current implementation does not yet support strides in the batch and depth dimensions.
     [[Node: encode_layer1/Conv2D = Conv2D[T=DT_FLOAT, data_format="NHWC", dilations=[1, 1, 1, 1], padding="SAME", strides=[2, 2, 2, 2], use_cudnn_on_gpu=true, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0"](_arg_X_0_0, encode_layer1/W/read)]]

标签： pythontensorflowautoencoder

解决方案

从Tensorflow 文档中查看：

必须有 strides[0] = strides[3] = 1。对于相同水平和顶点 strides 的最常见情况，strides = [1, stride, stride, 1]。

strides[0] 是批处理维度，而 strides[3] 是通道（或深度）维度。

尝试将步幅设置为 [1, 2, 2, 1]。

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