一维CNN用于分类

Question

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：

import 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：

追溯（最近一次通话最近）：文件“ minex.py”，第16行，正确= tf.nn.in_top_k（logits，y，1）文件“ /home/jk/tensorflow/local/lib/python2.7/ in-top_k中的site-packages / tensorflow / python / ops / gen_nn_ops.py“行1449中target = targets，k = k，name = name）文件” /home/jk/tensorflow/local/lib/python2.7/site -packages / tensorflow / python / framework / op_def_library.py“，第763行，位于apply_op op_def = op_def）文件” /home/jk/tensorflow/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/在create_op set_shapes_for_outputs（ret）文件中的“ ops.py”行2329中，在第1717行中的“ /home/jk/tensorflow/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/ops.py”中set_shapes_for_outputs形状= shape_func（op）文件“ /home/jk/tensorflow/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/ops.py”，行1667，在call_with_requireing返回中call_cpp_shape_fn（op，require_shape_fn = True）文件“ /home/jk/tensorflow/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/common_shapes.py”，l ine 610，在call_cpp_shape_fn debug_python_shape_fn中，require_shape_fn）文件“ /home/jk/tensorflow/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/common_shapes.py”，行676，在_call_cpp_shape_fn_impl中引发ValueError（er （.message）ValueError：对于输入形状为[32,4,1] 、?的'InTopK'（op：'InTopK'），形状必须为等级2，但等级3。

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。

Answer 1

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：

correct = 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]。