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如何通过tensorflow conv2d提供成批图像序列

convolutional-neural-network recurrent-neural-network tensorflow

Rylan Schaeffer · 技术社区 · 6 年前

这似乎是个微不足道的问题,但我一直找不到答案。

我有成批的形状图像序列:

[batch_size, number_of_frames, frame_height, frame_width, number_of_channels]

我想把每一帧通过几个卷积层和池层。然而,Tensorflow的 conv2d 图层接受4D形状输入:

[batch_size, frame_height, frame_width, number_of_channels]

我的第一次尝试是使用 tf.map_fn 过轴=1,但我发现 this function does not propagate gradients 。

我的第二次尝试是使用 tf.unstack 在第一个维度上,然后使用 tf.while_loop . 然而,我的 batch_size 和 number_of_frames 是动态确定的(即两者都是 None ) 解栈 加薪 {ValueError} Cannot infer num from shape (?, ?, 30, 30, 3) 如果 num 未指定。我试着说明 num=tf.shape(self.observations)[1] ,但这会提高 {TypeError} Expected int for argument 'num' not <tf.Tensor 'A2C/infer/strided_slice:0' shape=() dtype=int32>.

1 回复 | 直到 6 年前

Vijay Mariappan 6 年前

因为所有的图像( num_of_frames 传递到同一个卷积模型,可以将批处理和帧叠加在一起,并进行正常卷积。可以通过使用来实现 tf.resize 如下图所示:

# input with size [batch_size, frame_height, frame_width, number_of_channels
x = tf.placeholder(tf.float32,[None, None,32,32,3])

# reshape for the conv input
x_reshapped = tf.reshape(x,[-1, 32, 32, 3])

x_整形输出大小将为 (50, 32, 32, 3)

# define your conv network
y = tf.layers.conv2d(x_reshapped,5,kernel_size=(3,3),padding='SAME')
#(50, 32, 32, 3)

#Get back the input shape
out = tf.reshape(x,[-1, tf.shape(x)[1], 32, 32, 3])

输出大小将与输入相同: (10, 5, 32, 32, 3

with tf.Session() as sess:
   sess.run(tf.global_variables_initializer())

   print(sess.run(out, {x:np.random.normal(size=(10,5,32,32,3))}).shape)
   #(10, 5, 32, 32, 3)

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