tensorflow - slim.fully_connected: Tensor.shape を使用して `num_outputs` を指定する

Question

私はtf.slim.fully_connectedこのようなものに使用したいと思います:

conv_out = conv2d(...)
_, h, w, c = conv_out.shape
flat = tf.reshape(conv_out, [-1, h*w*c])
fc_out = fully_connected(flat, h*w*c)

ただし、これを行うとエラーが発生します。

ValueError: num_outputsint または long である必要があり、49 を取得しました。

h*w*cタイプtensorflow.python.framework.tensor_shape.Dimensionです。

whc事前に知らずに、セッションを開始してそれらを決定することなく、これを行う方法はありますか?

Answer 1

h*w*cタイプtensorflow.python.framework.tensor_shape.Dimensionです。

正しいですが、slim.fully_connectedチェックしisinstance(num_outputs, six.integer_types)ます。Dimensionインスタンスは必要ありません。

そのため、手動で次のように変換する必要がありh*w*cますint。

fc_out = fully_connected(flat, int(h*w*c))