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この最後の `tf.nn.tanh(out)` はただ作っただけで捨てられていますね。ネットワークに含まれてません。
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「インデントが違っていただけ」なわけないじゃないですか。結果のネットワークは別のものになってますよね。
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でも一晩経ってやっと思いつきました。
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関数を定義したもの(インデントの修正)
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for i in range(4):
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+
w = weight_variable([5, 5, o_depth[i], i_depth[i]])
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+
b = bias_variable([o_depth[i]])
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+
dc = tf.nn.conv2d_transpose(out, w, [100, 4 * 2 ** (i + 1), 4 * 2 ** (i + 1), o_depth[i]], [1, 2, 2, 1])
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+
out = tf.nn.bias_add(dc, b)
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+
if i < 3:
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+
mean, variance = tf.nn.moments(out, [0, 1, 2])
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+
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+
out = tf.nn.relu(tf.nn.batch_normalization(out, mean, variance, None, None, 1e-5))
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+
return tf.nn.tanh(out)
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関数を定義しないもの(最後の代入忘れの修正)
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for i in range(4):
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w = weight_variable([5, 5, o_depth[i], i_depth[i]])
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+
b = bias_variable([o_depth[i]])
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+
dc = tf.nn.conv2d_transpose(out, w, [100, 4 * 2 ** (i + 1), 4 * 2 ** (i + 1), o_depth[i]], [1, 2, 2, 1])
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out = tf.nn.bias_add(dc, b)
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if i < 3:
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mean, variance = tf.nn.moments(out, [0, 1, 2])
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out = tf.nn.relu(tf.nn.batch_normalization(out, mean, variance, None, None, 1e-5))
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out = tf.nn.tanh(out)
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が正しい(=作ろうとしていた)モデルですか?
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