何かを根本的に誤解しているように感じます。Kerasのドキュメントを調べても役に立ちませんでした。ニューラル ネットワークに ctc_batch_cost 損失を実装しようとしています。私のニューラル ネットワークは、4 + 1 シンボルのソフトマックス出力を使用してシーケンスを高密度レイヤーに返す LSTM レイヤーで終了します。出力形状には 20 の時間ステップがあり、次のようになります。
(. . .)
_________________________________________________________________
lstm_1 (LSTM) (None, 20, 32) 8320
_________________________________________________________________
dense_1 (Dense) (None, 20, 5) 165
=================================================================
私のラベルは、可変長の、出力されるべき単なる文字列です。
CTC関数での私の試みは次のとおりです。
def ctc_custom(prediction_batch, label_batch):
pred_batch_size = prediction_batch.get_shape().as_list() # returns (?,?,?) at compile time
label_batch_size = label_batch.get_shape().as_list()
samples = pred_batch_size[0]
input_length = tf.placeholder([[20] for x in range(samples)])
label_length = tf.placeholder([[len(l)] for l in label_batch_size])
return ctc_batch_cost(label_batch, prediction_batch, input_length, label_length)
もちろん、現在、Tensorflow は現在、次のエラーを出しています:
TypeError: 'NoneType' object cannot be interpreted as an integer
コンパイル時にsampleswill などの変数があるため、これは理解できますNone。しかし、私はこれをどのように使用するかについて途方に暮れています。ヒントをいただければ幸いです。簡単に修正するだけでなく、何が起こっているのかを理解したいのです。プレースホルダーをテストしNoneて返そうとしましたが、それも機能せず、そもそもハックのように感じました。
ありがとうございました