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我正在尝试使用 4D-numpy 数组数据在 TensorFlow 中实现多层感知器我在 MatMul 函数上遇到了这个问题。我希望有人能在这里帮助我,非常感谢。
ValueError: Shape must be rank 2 but is rank 4 for 'MatMul' (op: 'MatMul') with input shapes: [1500,2,10000,5], [1500,1500].
我的代码是:
# Network Parameters
n_hidden_1 = 1500 # 1st layer number of neurons
n_hidden_2 = 1500 # 2nd layer number of neurons
n_input = 1500
n_classes = 1500
# tf Graph input
X = tf.placeholder("float", [1500,2,10000,5])
Y = tf.placeholder("float", [1500,1])
# Store layers weight & bias
weights = {
'h1': tf.Variable(tf.random_normal([n_input, n_hidden_1])),
'h2': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_1, n_hidden_2])),
'out': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_2, n_classes]))
}
biases = {
'b1': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_1])),
'b2': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_2])),
'out': tf.Variable(tf.random_normal([n_classes]))
}
# Create model
def multilayer_perceptron(x):
layer_1 = tf.add(tf.matmul(x, weights['h1']), biases['b1'])
layer_2 = tf.add(tf.matmul(layer_1, weights['h2']), biases['b2'])
out_layer = tf.matmul(layer_2, weights['out']) + biases['out']
return out_layer
# Construct model
logits = multilayer_perceptron(X)
第二个错误是:
ValueError: Dimension 1 in both shapes must be equal, but are 1500 and 1 for 'cost/SoftmaxCrossEntropyWithLogits' (op: 'SoftmaxCrossEntropyWithLogits') with input shapes: [1500,1500], [1500,1].
代码是:
p_keep_input = tf.placeholder("float", name="p_keep_input")
p_keep_hidden = tf.placeholder("float", name="p_keep_hidden")
py_x = model(X, w_h, w_h2, w_o, p_keep_input, p_keep_hidden)
with tf.name_scope("cost"):
cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=py_x, labels=Y))
train_op = tf.train.RMSPropOptimizer(0.001, 0.9).minimize(cost)
最佳答案
对于密集层,您通常首先将输入数据 reshape 为每个样本一行,因此 [nSamples, nFeatures]
矩阵(具有 2 个维度,而不是 4 个),因为您不会正在使用该结构。只有这样才能使 MatMul 正确发生(它现在是两个 2D 矩阵的乘法)。
我猜这里 nSamples = n_inputs = 1500
,和 nFeatures = 2*10000*5
。在这种情况下,请注意 h1
的形状必须是 [nFeatures, n_hidden_1]
。
n_features = 2*10000*5
weights = {
'h1': tf.Variable(tf.random_normal([n_features, n_hidden_1])),
'h2': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_1, n_hidden_2])),
'out': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_2, n_classes]))
}
...
def multilayer_perceptron(x):
x_reshaped = tf.reshape(x, [None, n_features])
layer_1 = tf.add(tf.matmul(x_reshaped, weights['h1']), biases['b1'])
顺便说一句,为了更容易调试,你应该使用不同的 n_inputs、n_hidden、n_classes(你可能别无选择 n_classes 但你可以改变其他的),这样你会更容易理解整形错误(而在这里当你看到 1500 的形状时,你不会立即知道它来自哪里,所以它更容易混淆,甚至可能出于不好的原因出现在那里,并在以后造成麻烦。
第二个问题的答案(编辑):
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits
期望 logits 和标签具有相同的 [n_samples, n_classes] 形状,标签像 logits 一样被单热编码(除了它们通常只包含一个 1 和零)。如果 Y 的形状为 [n_samples, 1],那么我希望它只包含每个样本的类索引。在这种情况下,您应该使用 sparse_softmax_cross_entropy_with_logits
相反,Y 的形状应该仅为 [n_samples]
,而不是 [n_samples, 1]
。
关于python - TensorFlow 中的 MatMul 问题,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/46343659/
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