我试图通过以下方式将高斯噪声添加到我的网络层 .
def Gaussian_noise_layer(input_layer, std):
noise = tf.random_normal(shape = input_layer.get_shape(), mean = 0.0, stddev = std, dtype = tf.float32)
return input_layer + noise
我收到错误:
ValueError:无法将部分已知的TensorShape转换为Tensor:(?,2600,2000,1)
我的小批量有时需要具有不同的大小,因此在执行时间之前不会知道input_layer张量的大小 .
如果我理解正确,有人回答Cannot convert a partially converted tensor in TensorFlow建议将形状设置为tf.shape(input_layer) . 然而,当我尝试将卷积层应用于该噪声层时,我得到另一个错误:
ValueError:形状的暗淡必须是已知的但是无
在执行时间之前,实现将高斯噪声添加到未知形状的输入层的目标的正确方法是什么?
1 回答
要动态获取具有未知尺寸的张量的形状,您需要使用
tf.shape()
例如