tensorflow - tf.nn.bias_add(value, bias) の出力は、値の形状とは異なる形状を持っていますか?

Question

したがって、テンソルフローの畳み込みニューラル ネットワーク cifar10 の例では、cifar10.py のinference()メソッドで、この例がいくつか見られます。

bias = tf.reshape(tf.nn.bias_add(conv, biases),conv.get_shape().as_list())

bias_add(value, bias)の出力が値の形をしていることを確認しているようです

私の質問は、tf.reshape()必要ですか？tf.nn.bias_add(value, bias)値と同じ形状のテンソルを返さない状況はありますか?

Answer 1

の結果の形状はtf.nn.bias_add(value, bias)常に値の形状と同じであるため、これらの呼び出しtf.reshape()は不要です。

tf.reshape()場合によっては、形状に関する明示的な情報を追加するために への呼び出しが使用されますが、FAQ に従ってこれを行うための推奨される方法Tensor.set_shape()は、グラフに冗長な操作を追加せずに形状情報を追加するメソッドを使用することです。