实验发现,tensorflow的tensor张量的shape不支持直接作为tf.max_pool的参数,比如下面这种情况(一个错误的示范):
self.max_pooling1 = tf.nn.max_pool(self.l_6, ksize = [1, tf.shape(self.F1)[0], 1, 1], strides = [1, 1, 1, 1], padding = 'VALID', name = 'maxpool1')
我在max_pool的过程中想对特征每一列进行max_pooling,但因为tensor F1张量没有值,而ksize此处需要一个int类型的常量,所以tf.shape(self.F1)[0]无法作为ksize的参数。
一些人的做法是固定行数,比如pointnet固定为2048个点,但这样做需要重新采样,过于麻烦。
而既然tensorflow不提供标准的max_pool层实现,其实可以自己实现每一列取最大值的操作,充当自己的max_pool。如下图所示:
def max_pooling(self, NC): out = tf.reduce_max(NC, reduction_indices=[0]) return out
利用reduce_max刚好能实现这个操作,其中reduction_indices可以指定取哪一维的最大值。这个函数的详细功能可以参考官方文档。
这种情况和tf.reshape不同,tf.reshape是可以使用tf.shape(tensor)[i]的,可能两者对参数的要求不一样。
以上这篇tensorflow之获取tensor的shape作为max_pool的ksize实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
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