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我有一个 LSTM 模型，它在指定我的 dropout 保持率时“正确”工作，如下所示：

layers = [tf.contrib.rnn.DropoutWrapper(tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(num_units=n_neurons, activation=tf.nn.tanh), output_keep_prob=0.5)
      for layer in range(n_layers)]

但很自然，我想将 output_keep_prob 变成一个浮点变量，当我在训练与测试中时可以更改该变量。我已经这样做了，如下所示

    output_keep_prob = tf.placeholder_with_default(1.0, tf.float32)
...
layers = [tf.contrib.rnn.DropoutWrapper(tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(num_units=n_neurons, activation=tf.nn.tanh), output_keep_prob=output_keep_prob)
          for layer in range(n_layers)]
...
sess.run(training_op, feed_dict={X: x_batch, y: y_batch, output_keep_prob: 0.5})

但是，当我这样做时，Tensorflow 会抛出错误：

ValueError：形状必须是相同的等级，但对于具有输入形状的“PlaceholderWithDefault”（操作：“PlaceholderWithDefault”）为 0 和 1：[]。

我想我可能需要在占位符上指定不同的尺寸，但我在标准前馈丢失时没有遇到这个问题。我已经尝试了一些在维度中指定 n_layers 的变体（我认为我需要解决这个问题？）但没有取得任何成功。

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比我想象的更容易修复...

看来我需要将“默认”输入作为张量而不是标量，所以

output_keep_prob = tf.placeholder_with_default([1.0], tf.float32)

是第一步，在我的测试/火车运行声明中，我需要使用相同的方法，用 [0.5] 而不是 0.5 表示保持率。

sess.run(training_op, feed_dict={X: x_batch, y: y_batch, output_keep_prob:[0.5]})

于 2018-04-06T18:25:27.763 回答