Tensorflow : 입력 데이터 준비

Question

연구 논문에서 심 신경 네트워크를 복제하려고합니다. 내가 모델을 설계 완료

, 지금은 훈련 데이터를 준비하려고 오전 : 아키텍처는 여기에서 찾을 수 있습니다. 여기에 가이드로있는 tensorflow 자습서를 사용했습니다. https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/pros

mnist 데이터의 경우 27x27 이미지는 x에 대해 1d 벡터로 변환됩니다. 한편, Y_는 형상을 갖는다 없음 10] 각 이미지 표지 10 개 가지 방법 가능성 X는 계산이 용이하므로 (0-9)

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

내 데이터가 32x32x7 3D 이미지가 있기 때문에 . 내 화상 32x32x7이지만

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

각 화소는와 관련된 밀도 및 라벨을 갖는다. 밀도 값이 x로로드되고 레이블이 y로로드됩니다. 이것은 올바른 가정입니까, 아니면 데이터를 다른 방식으로로드해야합니까?

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

Answer 1

내 화상 32x32x7이며, 각 픽셀은 그와 관련된 밀도와 레이블이

그렇다면, 네트워크의 출력과 목표 y_, 형상과 같다 :

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