回答編集履歴
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@@ -18,7 +18,7 @@
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コードを見ると1870なので、ずれています。
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正しくは940です。
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普通にやると187//2=
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普通にやると(20//2)*(187//2)=930になるので、注意が必要です。
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20*187//4=935なので、これも正しくありません。
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@@ -12,7 +12,7 @@
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Poolingすると半分になります。
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縦も横も。padding="SAME"で
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20x187 -> 10x94
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になるはずです。
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コードを見ると1870なので、ずれています。
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@@ -19,4 +19,33 @@
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正しくは940です。
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普通にやると187//2=93になるので、注意が必要です。
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20*187//4=935なので、これも正しくありません。
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20*187//4=935なので、これも正しくありません。
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EagerExecutionするとデバッグが楽です。
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Tensorflowのバージョンにお気をつけください。
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```python
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import numpy as np
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import tensorflow as tf
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import tensorflow.contrib.eager as tfe
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+
tf.enable_eager_execution()
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mmm = 10
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+
labels = tf.constant(np.random.random(size=(mmm, 3)), dtype=tf.float32)
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+
mfccs = tf.constant(np.random.random(size=(mmm, 3740)), dtype=tf.float32)
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+
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+
num_filters = 16
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+
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+
#x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 3740])
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+
x = mfccs
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+
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+
x_image = tf.reshape(x, [-1,20,187,1])
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+
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+
W_conv = tfe.Variable(tf.truncated_normal([5,5,1,num_filters], stddev=0.1))
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+
h_conv = tf.nn.conv2d(x_image, W_conv, strides=[1,1,1,1], padding='SAME')
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+
h_pool =tf.nn.max_pool(h_conv, ksize=[1,2,2,1], strides=[1,2,2,1], padding='SAME')
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+
print(tf.shape(h_pool))
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```
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@@ -4,4 +4,19 @@
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どうしてもtensorflowを直で使えるようになりたいのなら、個人的にはtf.shapeを使ってつじつま合わせを自動的に処理します。
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というのも、ネットワーク内のパラメータをチューニングすることは珍しくなく、このままだと今後パラメータをいじるたびに各層のパラメータの整合性を人力で確かめる必要があるからです。
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というのも、ネットワーク内のパラメータをチューニングすることは珍しくなく、このままだと今後パラメータをいじるたびに各層のパラメータの整合性を人力で確かめる必要があるからです。
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ちなみに理由ですが、
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Poolingすると半分になります。
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縦も横も。padding="SAME"で
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20x189 -> 10x94
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になるはずです。
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コードを見ると1870なので、ずれています。
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正しくは940です。
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普通にやると187//2=93になるので、注意が必要です。
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20*187//4=935なので、これも正しくありません。
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