tensorflow之獲取tensor的shape作為max_pool的ksize實例
更新時間：2020年01月04日 09:13:45 作者：change_things
今天小編就為大家分享一篇tensorflow之獲取tensor的shape作為max_pool的ksize實例，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
實驗發(fā)現(xiàn)，tensorflow的tensor張量的shape不支持直接作為tf.max_pool的參數(shù)，比如下面這種情況（一個錯誤的示范）：
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的過程中想對特征每一列進行max_pooling，但因為tensor F1張量沒有值，而ksize此處需要一個int類型的常量，所以tf.shape(self.F1)[0]無法作為ksize的參數(shù)。
一些人的做法是固定行數(shù)，比如pointnet固定為2048個點，但這樣做需要重新采樣，過于麻煩。
而既然tensorflow不提供標準的max_pool層實現(xiàn)，其實可以自己實現(xiàn)每一列取最大值的操作，充當自己的max_pool。如下圖所示：
def max_pooling(self, NC):
out = tf.reduce_max(NC, reduction_indices=[0])
return out
利用reduce_max剛好能實現(xiàn)這個操作，其中reduction_indices可以指定取哪一維的最大值。這個函數(shù)的詳細功能可以參考官方文檔。
這種情況和tf.reshape不同，tf.reshape是可以使用tf.shape(tensor)[i]的，可能兩者對參數(shù)的要求不一樣。
以上這篇tensorflow之獲取tensor的shape作為max_pool的ksize實例就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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