python属于什么专业类别-关于python：1D CNN用于分类

我正在构建一个卷积神经网络(使用Tensorflow)，该网络应该对一维输入进行分类。

到目前为止，这是我的代码：

14import tensorflow as tf

n_outputs = 1

batch_size = 32

x = tf.placeholder(tf.float32, [batch_size, 10, 1])

filt = tf.zeros([3, 1, 1])

output = tf.nn.conv1d(x, filt, stride=2, padding="VALID")

y = tf.placeholder(tf.int32)

logits = tf.layers.dense(output, n_outputs)

xentropy = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y, logits=logits)

correct = tf.nn.in_top_k(logits, y, 1)

当我运行上面的代码时，出现以下错误：

Traceback (most recent call last):

File"minex.py", line 16, in

correct = tf.nn.in_top_k(logits, y, 1)

File"/home/jk/tensorflow/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/ops/gen_nn_ops.py",

line 1449, in in_top_k

targets=targets, k=k, name=name)

File"/home/jk/tensorflow/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/op_def_library.py",

line 763, in apply_op

op_def=op_def)

File"/home/jk/tensorflow/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/ops.py",

line 2329, in create_op

set_shapes_for_outputs(ret)

File"/home/jk/tensorflow/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/ops.py",

line 1717, in set_shapes_for_outputs

shapes = shape_func(op)

File"/home/jk/tensorflow/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/ops.py",

line 1667, in call_with_requiring

return call_cpp_shape_fn(op, require_shape_fn=True)

File"/home/jk/tensorflow/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/common_shapes.py",

line 610, in call_cpp_shape_fn

debug_python_shape_fn, require_shape_fn)

File"/home/jk/tensorflow/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/common_shapes.py",

line 676, in _call_cpp_shape_fn_impl

raise ValueError(err.message)

ValueError: Shape must be rank 2 but is rank 3 for "InTopK" (op: "InTopK") with input shapes: [32,4,1], ?.

基于该错误，似乎我的问题出在形状上，但是我不确定为什么会发生或如何纠正它。

您可以使用tf.squeeze从logit中删除外部尺寸。

您的最后一行可能变为：

1correct = tf.nn.in_top_k(tf.squeeze(logits), y, 1)

这将使对数张量的形状从[32，4，1]变为[32，4]。

其他一些资源可能会提到tf.reshape，这是一种更通用的解决方案，但在这种情况下，tf.squeeze更易于理解。在此tf.expand_dims旁边，它比tf.squeeze做更多或更少的逆运算。

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