Tensorflow 无法为动态批量大小初始化 tf.Variable

Question

我尝试创建一个具有动态形状的 tf.Variable。下面概述了这个问题。

这样做很有效。

init_bias = tf.random_uniform(shape=[self.config.hidden_layer_size, tf.shape(self.question_inputs)[0]])

但是，当我尝试这样做时：

init_bias = tf.Variable(init_bias)

它抛出错误 ValueError: initial_value must have a shape specified: Tensor("random_uniform:0", shape=(?, ?), dtype=float32)

刚来上下文（问题输入是一个占位符，动态批处理）：

self.question_inputs = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None, self.config.qmax])

似乎将动态值放入随机统一会给出 shape=(?,?) 这会导致 tf.Variable 出现错误。

感谢并感谢任何帮助！

Answer 1

这应该可行：

init_bias = tf.Variable(init_bias,validate_shape=False)

如果 validate_shape 为 False，则 tensorflow 允许使用未知形状的值初始化变量。

不过，我觉得你的所作所为有点奇怪。在张量流中，变量通常用于存储神经网络的权重，无论批量大小如何，其形状都保持固定。通过将可变长度张量传递到图中（并将其与固定形状偏差变量相乘/相加）来处理可变批量大小。