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python - 在张量流中输入一个带占位符的整数？

问题描述

我想batch_size在 Tensorflow 中输入一个整数作为占位符。但它不充当整数。考虑以下示例：

import tensorflow as tf


max_length = 5
batch_size = 3

batch_size_placeholder = tf.placeholder(dtype=tf.int32)

mask_0 = tf.one_hot(indices=[0]*batch_size_placeholder, depth=max_length, on_value=0., off_value=1.)
mask_1 = tf.one_hot(indices=[0]*batch_size, depth=max_length, on_value=0., off_value=1.)

# new session
with tf.Session() as sess:
    feed = {batch_size_placeholder : 3}

    batch, mask0, mask1 = sess.run([
                     batch_size_placeholder, mask_0, mask_1
    ], feed_dict=feed)

当我打印 的值时，batch我有以下内容：mask0mask1

print(batch)
>>> array(3, dtype=int32)

print(mask0)
>>> array([[0., 1., 1., 1., 1.]], dtype=float32)

print(mask1)
>>> array([[0., 1., 1., 1., 1.],
           [0., 1., 1., 1., 1.],
           [0., 1., 1., 1., 1.]], dtype=float32)

确实我认为mask0并且mask1必须是相同的，但似乎 Tensorflow 并没有将batch_size_placeholder其视为整数。我相信这将是一个张量，但无论如何我可以在我的计算中将它用作整数吗？

无论如何我可以解决这个问题吗？仅供参考，我仅用作示例，我想在训练期间在我的代码中运行训练/验证，在训练和验证步骤中tf.one_hot，我需要许多具有不同值的其他计算。batch_size

任何帮助，将不胜感激。

标签： pythontensorflowintegerplaceholderbatchsize

解决方案

在纯 python 用法中，[0]*3将是[0,0,0]. 但是，batch_size_placeholder是一个占位符，在图形执行期间，它将是一个张量。[0]*tensor将被视为张量乘法。在您的情况下，它将是一个值为 0 的一维张量。要正确使用batch_size_placeholder，您应该创建一个与 具有相同长度的张量batch_size_placeholder。

mask_0 = tf.one_hot(tf.zeros(batch_size_placeholder, dtype=tf.int32), depth=max_length, on_value=0., off_value=1.)

它将具有与 相同的结果mask_1。

一个简单的例子来显示差异。

batch_size_placeholder = tf.placeholder(dtype=tf.int32)

a = [0]*batch_size_placeholder
b = tf.zeros(batch_size_placeholder, dtype=tf.int32)
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run([a, b], feed_dict={batch_size_placeholder : 3}))

# [array([0], dtype=int32), array([0, 0, 0], dtype=int32)]

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