tensorflow - slim.fully_connected：使用 Tensor.shape 指定 `num_outputs`

Question

我想用这样tf.slim.fully_connected的东西：

conv_out = conv2d(...)
_, h, w, c = conv_out.shape
flat = tf.reshape(conv_out, [-1, h*w*c])
fc_out = fully_connected(flat, h*w*c)

但是，当我这样做时，我得到一个错误：

ValueError:num_outputs应该是 int 或 long，得到 49。

h*w*c是类型tensorflow.python.framework.tensor_shape.Dimension。

有没有办法做到这一点，事先不知道whc，而不必开始一个会话来确定它们？

Answer 1

h*w*c是类型tensorflow.python.framework.tensor_shape.Dimension。

正确，但slim.fully_connected检查isinstance(num_outputs, six.integer_types). 它不期望一个Dimension实例。

这就是为什么您应该手动转换h*w*c为int：

fc_out = fully_connected(flat, int(h*w*c))