python - tutorial - Tensor con dimensión no especificada en tensorflow

tensorflow python ejemplos

Question

Estoy jugando con tensorflow y encontré un problema con el siguiente código:

def _init_parameters(self, input_data, labels):
# the input shape is (batch_size, input_size)
input_size = tf.shape(input_data)[1]
# labels in one-hot format have shape (batch_size, num_classes)
num_classes = tf.shape(labels)[1]
stddev = 1.0 / tf.cast(input_size, tf.float32)
w_shape = tf.pack([input_size, num_classes], ''w-shape'')
normal_dist = tf.truncated_normal(w_shape, stddev=stddev, name=''normaldist'')
self.w = tf.Variable(normal_dist, name=''weights'')

(Estoy usando tf.pack como se sugiere en esta pregunta , ya que recibía el mismo error)

Cuando lo ejecuto (desde un script más grande que invoca este), aparece este error:

ValueError: initial_value must have a shape specified: Tensor("normaldist:0", shape=TensorShape([Dimension(None), Dimension(None)]), dtype=float32)

Traté de replicar el proceso en el shell interactivo. De hecho, las dimensiones de normal_dist no están especificadas, aunque existen los valores proporcionados:

In [70]: input_size.eval()
Out[70]: 4
In [71]: num_classes.eval()
Out[71]: 3
In [72]: w_shape.eval()
Out[72]: array([4, 3], dtype=int32)
In [73]: normal_dist.eval()
Out[73]:
array([[-0.27035281, -0.223277 , 0.14694688],
[-0.16527176, 0.02180306, 0.00807841],
[ 0.22624688, 0.36425814, -0.03099642],
[ 0.25575709, -0.02765726, -0.26169327]], dtype=float32)
In [78]: normal_dist.get_shape()
Out[78]: TensorShape([Dimension(None), Dimension(None)])

Esto es extraño. Tensorflow genera el vector pero no puede decir su forma. ¿Estoy haciendo algo mal?

Answer 1

La variable puede tener una forma dinámica. get_shape() devuelve la forma estática.

En su caso, tiene un tensor que tiene una forma dinámica, y actualmente tiene un valor de 4x3 (pero en otro momento puede contener un valor con una forma diferente, porque la forma es dinámica). Para establecer la forma estática, use set_shape(w_shape) . Después de eso, se aplicará la forma que establezca y el tensor tendrá un valor initial_value válido.

Answer 2

Como dice Ishamael, todos los tensores tienen una forma estática, que se conoce en el momento de la construcción del gráfico y accesible mediante Tensor.get_shape() ; y una forma dinámica, que solo se conoce en tiempo de ejecución y se puede acceder obteniendo el valor del tensor o pasándolo a un operador como tf.shape . En muchos casos, las formas estática y dinámica son las mismas, pero pueden ser diferentes, la forma estática se puede definir parcialmente , para permitir que la forma dinámica varíe de un paso al siguiente.

En su código normal_dist tiene una forma estática parcialmente definida, porque w_shape es un valor calculado. (TensorFlow a veces intenta evaluar estos valores calculados en el momento de la construcción del gráfico, pero se atasca en tf.pack ). tf.pack la forma TensorShape([Dimension(None), Dimension(None)]) , que significa "una matriz con un Número desconocido de filas y columnas, "porque sabe que w_shape es un vector de longitud 2, por lo que la normal_dist resultante debe ser de 2 dimensiones.

Tienes dos opciones para lidiar con esto. Puede establecer la forma estática como sugiere Ishamael, pero esto requiere que conozca la forma en el momento de la construcción del gráfico. Por ejemplo, lo siguiente puede funcionar:

normal_dist.set_shape([input_data.get_shape()[1], labels.get_shape()[1]])

Alternativamente, puede pasar validate_shape=False al constructor tf.Variable . Esto le permite crear una variable con una forma parcialmente definida, pero limita la cantidad de información de forma estática que puede inferirse más adelante en el gráfico.

Answer 3

Una pregunta similar se explica muy bien en las preguntas frecuentes de TF :

En TensorFlow, un tensor tiene una forma estática (inferida) y una forma dinámica (verdadera). La forma estática se puede leer utilizando el método tf.Tensor.get_shape : esta forma se deduce de las operaciones que se usaron para crear el tensor y puede estar parcialmente completa. Si la forma estática no está completamente definida, la forma dinámica de un Tensor t puede determinarse evaluando tf.shape(t) .

Entonces tf.shape() devuelve un tensor, siempre tendrá un tamaño de shape=(N,) y puede calcularse en una sesión:

a = tf.Variable(tf.zeros(shape=(2, 3, 4)))
with tf.Session() as sess:
print sess.run(tf.shape(a))

Por otro lado, puede extraer la forma estática usando x.get_shape().as_list() y esto puede calcularse en cualquier lugar.