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问CNTK Convolution1d
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Stack Overflow用户

提问于 2017-07-13 08:17:19

回答 1查看 394关注 0票数 3

我正在尝试用CNTK创建一个简单的卷积模型，如下所示

def create_model(hidden_dim, output_dim):
    nn=C.layers.Sequential([ C.layers.Embedding(shape=50,name='embedding'),
        C.layers.Convolution1D((40,),num_filters=5, activation=C.ops.relu),
        C.layers.GlobalMaxPooling(),
        C.layers.Dense(shape=40, activation=C.ops.tanh, init_bias=0.1), 
        C.layers.Dense(shape=2, activation=None, init_bias=0.1)
        ])
    return nn

但我不断得到以下错误ValueError:卷积映射张量必须具有秩1或与输入张量相同。

cntk

python

convolution

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2017-07-15 03:40:52

我能够通过将reduction_rank=0作为参数添加到Convolution1d层来修复此问题。

def create_model(hidden_dim, output_dim):
nn=C.layers.Sequential([ C.layers.Embedding(shape=50,name='embedding', **reduction_rank=0**),
    C.layers.Convolution1D((40,),num_filters=5, activation=C.ops.relu),
    C.layers.GlobalMaxPooling(),
    C.layers.Dense(shape=40, activation=C.ops.tanh, init_bias=0.1), 
    C.layers.Dense(shape=2, activation=None, init_bias=0.1)
    ])
return nn

引用自CNTK Layers Documentation

reduction_rank (int，缺省为1) -如果输入项是标量(输入没有深度轴)，则设置为0，例如音频信号或以张量形状(H，W)而不是(1，H，W)存储的黑白图像

我期待着CNTK能够自动推断出这件事

票数 2

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/45069504

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