Tensorflow - 数据的维度，占位符

我是Tensorflow的完整初学者，如果我的问题很琐碎，我很抱歉，但我已经查看了文档和Google，我找不到答案。（I也可用于我的英语道歉）Tensorflow - 数据的维度，占位符

我想这样做

sess.run(train, {x:x_train, y:x_train}

其中x_train是大小3190包含我输入数据（维60的阵列* 4）

阵列

我的问题是，应该X是：

x = tf.placeholder(tf.bool, [60,4])

或

x = tf.placeholder(tf.bool, [None,60,4])

？

第一个提供了以下错误：

ValueError: Cannot feed value of shape (3190, 60, 4) for Tensor u'Placeholder:0', which has shape '(60, 4)'

和，如果我使用第二个，我怎样才能跟0 <达到X [i] [j] = I < 60和0 < = j的< 4如果我想计算例如

tf.logical_and(x[i1][j1],x[i2][j2])

？

提前感谢您的回答。

来源

2017-05-07 DNAprototype

你确实需要在这种情况下，3D张量。然而，例子'tf.logical_and（x [i1] [j1]，x [i2] [j2]）'不够清楚。 'i1，j1'和'i2，j2'之间的关系是什么？你打算计算一个'60 * 4 * 60 * 4'四维张量吗？ –

谢谢你的回答。我的每个3190输入都是一个60 * 4张量，代表了60个核苷酸的DNA序列。每个核苷酸被表示为布尔值的1 * 4阵列，指示该核苷酸是A，C，G还是T（例如，如果在30位存在A，则x [30] = [1,0,0,0] 。我想对输入执行一些“AND”操作，例如“在位置3有A并且在位置15有一个C”（x [3] [0]和x [15] [1]）。所以每个都是1 * 1张量。我希望这更清楚吗？ – DNAprototype

不要使用

x = tf.placeholder(tf.bool, [None,60,4])

，并为您的逻辑和使用

x_flat = tf.reshape(x , [ -1 , 60*4 ]) 
ij1 = tf.reshape(tf.one_hot([i1*4+j1] , 60*4 , dtype=tf.float32) , [ 60*4 , 1 ]) 
ij2 = tf.reshape(tf.one_hot([i2*4+j2] , 60*4 , dtype=tf.float32) , [ 60*4 , 1 ]) 

tf.logical_and(tf.matmul(x_flat , ij1) , tf.matmul(x_flat , ij2))

来源

2017-05-10 02:04:11 Wontonimo

谢谢！我添加了一些casts（布尔到float32 for matmul和float32到布尔for logical_and），这似乎是工作。非常感谢你！ – DNAprototype

请将此答案标记为解决方案@DNAprototype – Wontonimo

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