tensorflow conv2dでエラーが出る

tensorflowのtf.conv2dの挙動を確認する為に44の配列に対して、33のフィルターを縦横スライド1で適応したいと考えています。

python
1入力値 = tf.constant([[1., 2, 3, 0], [0, 1, 2, 3], [3, 0, 1, 2] ,[2, 3, 0, 1]])
2入力値 = tf.reshape(入力値, [-1, 4, 4, 1]) #4次元に変換
3
4フィルター値 = tf.constant([[2., 0, 1], [0, 1, 2], [1, 0, 2]])
5フィルター値 = tf.reshape(フィルター値, [-1, 3, 3, 1]) #4次元に変換
6
7h_conv = tf.abs(tf.nn.conv2d(入力値, フィルター値, strides=[1, 1, 1, 1], padding="SAME"))
8
9セッション = tf.Session()
10print(セッション.run(h_conv))

conv2dでは4次元配列を渡す必要があるようなので、tf.reshapeを使って4次元に変換しています

エラー内容

ValueError: Dimensions must be equal, but are 1 and 3 for 'Conv2D' (op: 'Conv2D') with input shapes: [1,4,4,1], [1,3,3,1].

このエラー内容は何を言っているのかがよくわかりません...
寸法は同じでなければいけなく、この場合は1と3ですみたいな事を言っているようですが、具体的に何を指しているのでしょうか？

わかる方いらしたらよろしくお願いします

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

解決したので記載しておきます

どうやらフィルター層のreshapeの仕方がまずかったようです
4次元に変換するさいに、
入力層の配列は(画像の枚数、縦、横、チャンネル数)
フィルター層は（縦、横、チャンネル数、フィルター数）に設定する必要があるようです

入力層はこれを基準に値を入力していましたが、フィルター層の入力がこれとは違う値を入れてしまっていて、質問で書いたコードでは入力値のチャンネル数が1なのに対し、フィルター値のチャンネル数が3という事で、起こっていたエラーのようです。

以下参考にさせていただいたサイトです。
https://endoyuta.com/2017/01/18/tensorflow-%E7%95%B3%E3%81%BF%E8%BE%BC%E3%81%BF%E6%BC%94%E7%AE%97%E3%81%AE%E9%96%A2%E6%95%B0-tf-nn-conv2d/

上記の事を踏まえて、フィルター層をreshapeする際に、与える値を修正したコードです

python
1入力値 = tf.constant([[1., 2, 3, 0], [0, 1, 2, 3], [3, 0, 1, 2] ,[2, 3, 0, 1]])
2入力値 = tf.reshape(入力値, [-1, 4, 4, 1]) #4次元に変換
3
4フィルター値 = tf.constant([[2., 0, 1], [0, 1, 2], [1, 0, 2]])
5フィルター値 = tf.reshape(フィルター値, [3, 3, 1, 1]) #4次元に変換
6
7h_conv = tf.abs(tf.nn.conv2d(入力値, フィルター値, strides=[1, 1, 1, 1], padding="SAME"))
8
9セッション = tf.Session()
10print(セッション.run(h_conv))