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使用Slim时遇到'InvalidArgumentError: Input to reshape is a tensor with 102400 values,

这个错误通常发生在你尝试在模型中使用Slim的flatten或reshape操作时,输入的张量大小与目标形状不匹配。首先,你需要检查模型中与这个错误相关的部分,特别是包含reshape或flatten操作的地方。确保你理解模型中张量的形状和相应操作的期望形状。

可能的解决方法如下: 1. 检查模型的输入形状: 确保模型的输入形状与你期望的一致。如果输入形状与模型中的reshape操作不匹配,就会触发这个错误。

  1. 查看reshape的目标形状: 检查你的reshape操作的目标形状是否正确。比如,是否确保目标形状是3136的倍数?这是错误信息中提到的一个关键点。

  2. 确保前一层输出正确: 如果reshape操作前有其他层,确保前一层的输出形状是你预期的。错误可能源自前一层输出的形状不符合reshape操作的要求。

  3. 使用-1作为占位符: 在reshape操作中,你可以使用-1作为占位符,让TensorFlow自动计算该轴的大小。这有助于避免手动计算形状时的错误。

示例代码片段:


import tensorflow as tf
slim = tf.contrib.slim

# 假设前一层输出形状是(?, 102400)
input_tensor = ...

# 正确的reshape操作
reshaped_tensor = slim.flatten(input_tensor, scope='flatten')

# 或者使用占位符
reshaped_tensor = slim.flatten(input_tensor, scope='flatten_placeholder', outputs_collections='placeholders')

通过仔细检查以上几点,你应该能够解决这个错误。

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