[英]Tensorflow error “shape Tensorshape() must have rank 1”
import tensorflow as tf
import numpy as np
import os
from PIL import Image
cur_dir = os.getcwd()
def modify_image(image):
#resized = tf.image.resize_images(image, 180, 180, 3)
image.set_shape([32,32,3])
flipped_images = tf.image.flip_up_down(image)
return flipped_images
def read_image(filename_queue):
reader = tf.WholeFileReader()
key,value = reader.read(filename_queue)
image = tf.image.decode_jpeg(value)
return key,image
def inputs():
filenames = ['standard_1.jpg', 'standard_2.jpg' ]
filename_queue = tf.train.string_input_producer(filenames)
filename,read_input = read_image(filename_queue)
reshaped_image = modify_image(read_input)
reshaped_image = tf.cast(reshaped_image, tf.float32)
label=tf.constant([1])
return reshaped_image,label
def weight_variable(shape):
initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1)
return tf.Variable(initial)
def bias_variable(shape):
initial = tf.constant(0.1, shape=shape)
return tf.Variable(initial)
def conv2d(x, W):
return tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
def max_pool_2x2(x):
return tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1],
strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None,32,32,3])
y_ = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 1])
image,label=inputs()
image=tf.reshape(image,[-1,32,32,3])
label=tf.reshape(label,[-1,1])
image_batch=tf.train.batch([image],batch_size=2)
label_batch=tf.train.batch([label],batch_size=2)
W_conv1 = weight_variable([5, 5, 3, 32])
b_conv1 = bias_variable([32])
image_4d=x_image = tf.reshape(image, [-1,32,32,3])
h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(image_4d, W_conv1) + b_conv1)
h_pool1 = max_pool_2x2(h_conv1)
W_conv2 = weight_variable([5, 5, 32, 64])
b_conv2 = bias_variable([64])
h_conv2 = tf.nn.relu(conv2d(h_pool1, W_conv2) + b_conv2)
h_pool2 = max_pool_2x2(h_conv2)
W_fc1 = weight_variable([8 * 8 * 64, 1024])
b_fc1 = bias_variable([1024])
h_pool2_flat = tf.reshape(h_pool2, [-1, 8*8*64])
h_fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(h_pool2_flat, W_fc1) + b_fc1)
keep_prob = tf.placeholder(tf.float32)
h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1, keep_prob)
W_fc2 = weight_variable([1024, 2])
b_fc2 = bias_variable([2])
y_conv=tf.nn.softmax(tf.matmul(h_fc1_drop, W_fc2) + b_fc2)
cross_entropy= -tf.reduce_sum(tf.cast(image_batch[1],tf.float32)*tf.log(y_conv))
train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy)
init = tf.initialize_all_variables()
sess = tf.Session()
sess.run(init)
for i in range(20000):
sess.run(train_step,feed_dict={x:image_batch[0:1],y_:label_batch[0:1]})
我试图在我自己的[32x32x3]图像维度图像上运行张量流卷积模型。 在训练期间,图像被正确读取并被分配给占位符。 在运行train_step操作期间出现问题。 当我执行图表时,我收到以下错误。
TensorShape([Dimension(2), Dimension(1), Dimension(32), Dimension(32), Dimension(3)]) must have rank 1
但是当我在这里看到示例时,图像仅以[batch_size,height,width,depth]张量的形式出现。 这个例子很好用。 我错过了什么吗?
我认为错误来自这条线:
cross_entropy= -tf.reduce_sum(tf.cast(image_batch[1],tf.float32)*tf.log(y_conv))
image_batch
是一个5-D张量,形状为[2, 1, 32, 32, 3]
tf.train.batch()
[2, 1, 32, 32, 3]
,其中2是tf.train.batch()
的batch_size
参数,1是由早期的image = tf.reshape(image, [-1, 32, 32, 3])
。 ( 注意,这种重塑是不必要的,因为tf.train.batch()
已经添加了一个批量维度,并且在以后构造image_4d
时最终必须撤消重塑的效果)。
在TensorFlow中,切片操作(即image_batch[1]
)的灵活性略低于NumPy。 切片中指定的维数必须等于张量的等级:即,您必须指定所有五个维度才能使其起作用。 您可以指定image_batch[1, :, :, :, :]
来获取image_batch
的4-D切片。
我注意到你的程序中还有一些其他问题:
cross_entropy
计算似乎很奇怪。 通常,这使用预测标签并将其与已知标签进行比较,而不是图像数据。
训练步骤中的Feed似乎没有效果,因为占位符x
和y_
在程序中未使用。 此外,你似乎是喂tf.Tensor
(实际上,非法片image_batch
),所以当你执行该语句这将失败。 如果您打算使用喂食,您应该输入包含输入数据的NumPy数组。
如果您没有使用tf.WholeFileReader
即使用程序中显示的tf.WholeFileReader
- 您需要调用tf.train.start_queue_runners()
才能开始使用。 否则你的程序会挂起,等待输入。
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