ValueError: Les deux structures n'ont pas le même nombre d'éléments

Question

with tf.variable_scope('forward'): 
    cell_img_fwd = tf.nn.rnn_cell.GRUCell(hidden_state_size, hidden_state_size) 
    img_init_state_fwd = rnn_img_mapped[:, 0, :] 
    img_init_state_fwd = tf.multiply(
     img_init_state_fwd, 
     tf.zeros([batch_size, hidden_state_size])) 
    rnn_outputs2, final_state2 = tf.nn.dynamic_rnn(
     cell_img_fwd, 
     rnn_img_mapped, 
     initial_state=img_init_state_fwd, 
     dtype=tf.float32) 

Ceci est mon code pour une GRU pour l'entrée de dimension 100x196x50, il doit être décompressé le long de la deuxième dimension (qui est de 196). hidden_state_size est 50, batch_size est 100. Cependant, j'obtiens l'erreur suivante:

ValueError: The two structures don't have the same number of elements. 
First structure: Tensor("backward/Tile:0", shape=(100, 50), dtype=float32), 
second structure: 
    (<tf.Tensor 'backward/bwd_states/while/GRUCell/add:0' shape=(100, 50) dtype=float32>, 
    <tf.Tensor 'backward/bwd_states/while/GRUCell/add:0' shape=(100, 50) dtype=float32>). 

Toute idée de comment résoudre ce problème?

Answer 1

Bonjour j'eu le même problème, j'ai essayé de le faire:

highest = tf.map_fn(lambda x : (-x, x), indices) 

Cela m'a donné un message d'erreur semblable:

ValueError: The two structures don't have the same number of elements. 

First structure (1 elements): <dtype: 'int32'> 

Second structure (2 elements): (<tf.Tensor 'map/while/Neg:0' shape=() dtype=int32>, <tf.Tensor 'map/while/TensorArrayReadV3:0' shape=() dtype=int32>) 

Je résolus ceci en faisant les dtypes explicites:

highest = tf.map_fn(lambda x : (-x, x), indices, dtype=(tf.int32, tf.int32))