回答編集履歴
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修正・・・
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伝達処理で畳み込み層のインスタンスを生成しており、そこで`__init__`が呼ばれ、
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伝達処理で畳み込み層のインスタンスを生成しており、そこで`__init__`が呼ばれてます、quiquiさんのご指摘の通りですね。
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回答が的外れでした、反省・・・
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実行環境がないため、推測になってしまいますが・・・
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すみません、回答が全く的ハズレでした。
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改めてコードを追ってみました。
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まず全結合層が畳み込み層クラスを継承していますが、この継承に全く意味がありません。
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無意味な継承のために読み手が非常に混乱します。
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```python
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class 畳み込み層:
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伝達処理で畳み込み層のインスタンスを生成しており、そこで`__init__`が呼ばれ、そこから`tf.global_variables_initializer()`が呼ばれています。
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うーん、オブジェクト指向以前にPython（というかプログラム言語）の基本的な勉強をしましょう。
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全くの独学なのでしょうか？
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class 全結合層(畳み込み層):
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def 学習処理(self, f枚数1, f枚数2):
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with tf.Session() as セッション:
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セッション.run(self.op)
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```
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もし近くにPythonが分かる方がいるのであれば、少しコードレビューをしてもらった方がいいと思います。
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@@ -45,3 +31,5 @@
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あとエラーが出た場合は必ずエラー文だけではなくトレースバックも貼って下さい。
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どこの行でエラーが出たのがわからないと、原因の推測が非常に困難です。
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追記2
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@@ -35,3 +35,13 @@
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前のコードですと、`tf.global_variables_initializer()`が呼ばれる前に`__init__`の中で沢山のTensorflow関数と`tf.Session()`が呼ばれています。
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あとエラーが出た場合は必ずエラー文だけではなくトレースバックも貼って下さい。
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どこの行でエラーが出たのがわからないと、原因の推測が非常に困難です。
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回答を修正しました。
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@@ -8,18 +8,30 @@
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class 畳み込み層:
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op = tf.global_variables_initializer()
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class 全結合層(畳み込み層):
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def 学習処理(self, f枚数1, f枚数2):
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with tf.Session() as セッション:
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セッション.run(op)
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セッション.run(self.op)
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前のコードですと、`tf.global_variables_initializer()`が呼ばれる前に`tf.Session()`が呼ばれています。
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前のコードですと、`tf.global_variables_initializer()`が呼ばれる前に`__init__`の中で沢山のTensorflow関数と`tf.Session()`が呼ばれています。
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