python - Tensorflow:准备输入数据

Question

我正在尝试从研究论文中复制深度神经网络。该架构可以在这里找到:

我已经完成了模型设计，现在正在尝试准备训练数据。我一直在使用此处找到的 tensorflow 教程作为指导:https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/pros

对于 mnist 数据，27x27 图像将转换为 x 的一维向量。另一方面，y_ 的形状为 [none, 10]，因为每个图像都有可能以 10 种不同的方式进行标记 (0-9)

 x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784])
 y_ = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 10])

我的数据是 32x32x7 3d 图像，因此 x 很容易计算。

 x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 7168])

虽然我的图像尺寸为 32x32x7，但每个像素都有一个与其关联的密度和标签。我相信密度值将被加载到 x 中，标签将被加载到 y 中。这是一个正确的假设还是我应该以不同的方式加载数据？

 y_ = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 7168])

Answer 1

my image is 32x32x7, each pixel has a density and label associated with it

如果是这样，那么网络的输出和目标y_的形状将是:

[
 None,         # Batch size
 32 * 32 * 7,  # Vector size
 N             # N target labels (one hot encoded)
]