做网站服务器用谁的,抖音运营方案详细,国内大型php网站建设,网站建设需要的手续我正在尝试使用具有不同时间步长(不同帧数)的输入的LSTM. rnn.static_rnn的输入应该是tf(不是tf#xff01;)的序列.所以,我应该将输入转换为序列.我试图使用tf.unstack和tf.split,但是他们都需要知道输入的确切大小,而我的输入的一个维度(时间步长)正在通过不同的输入改变.以…我正在尝试使用具有不同时间步长(不同帧数)的输入的LSTM. rnn.static_rnn的输入应该是tf(不是tf)的序列.所以,我应该将输入转换为序列.我试图使用tf.unstack和tf.split,但是他们都需要知道输入的确切大小,而我的输入的一个维度(时间步长)正在通过不同的输入改变.以下是我的代码的一部分n_input 256*256 # data input (img shape: 256*256)n_steps None # timestepsbatch_size 1# tf Graph inputx tf.placeholder(float, [ batch_size , n_input,n_steps])y tf.placeholder(float, [batch_size, n_classes])# Permuting batch_size and n_stepsx1 tf.transpose(x, [2, 1, 0])x1 tf.transpose(x1, [0, 2, 1])x3tf.unstack(x1,axis0)#or x3 tf.split(x2, ?, 0)# Define a lstm cell with tensorflowlstm_cell rnn.BasicLSTMCell(num_unitsn_hidden, forget_bias1.0)# Get lstm cell outputoutputs, states rnn.static_rnn(lstm_cell, x3, dtypetf.float32,sequence_lengthNone)当我使用tf.unstack时出现以下错误ValueError: Cannot infer num from shape (?, 1, 65536)此外,还有一些讨论here和here,但没有一个对我有用.任何帮助表示赞赏.如here中所述,如果参数未指定且不可推断,则tf.unstack不起作用.在代码中,在转置之后,x1的形状为[n_steps,batch_size,n_input],其在axis 0处的值设置为None.
