рдореИрдВрдиреЗ рдЖрдВрд╢рд┐рдХ рдЯрд┐рдкреНрдкрдгрд┐рдпреЛрдВ рдХреЗ рд▓рд┐рдП DRQN тАЛтАЛрдХреА рдХреЛрд╢рд┐рд╢ рдХреА, рд▓реЗрдХрд┐рди рдореБрдЭреЗ рддреНрд░реБрдЯрд┐ рдорд┐рд▓реА:
ValueError: рдЙрдкрд╕рд░реНрдЧ рдЯреЗрдВрд╕рд░ рдпрд╛ рддреЛ рдПрдХ рд╕реНрдХреЗрд▓рд░ рдпрд╛ рд╡реЗрдХреНрдЯрд░ рд╣реЛрдирд╛ рдЪрд╛рд╣рд┐рдП, рд▓реЗрдХрд┐рди рдЯреЗрдВрд╕рд░ рджреЗрдЦрд╛: рдЯреЗрдВрд╕рд░ ("рдкреНрд▓реЗрд╕рд╣реЛрд▓реНрдбрд░_2: 0", dtype = int32)
self.state_in = rnn_cell.zero_state(self.batch_size, tf.float32)
рдореИрдВрдиреЗ рдкрд╛рдпрд╛ рдХрд┐ рд▓рдЧрд╛рддрд╛рд░ 3 рдкрдВрдХреНрддрд┐рдпрд╛рдБ рд╣реИрдВ:
self.batch_size = tf.placeholder(dtype=tf.int32)
self.convFlat = tf.reshape(slim.flatten(self.conv4),[self.batch_size,self.trainLength,h_size])
self.state_in = rnn_cell.zero_state(self.batch_size, tf.float32)
рдореИрдВ рд▓рд╛рдЗрди рдмрджрд▓рддрд╛ рд╣реВрдВ:
self.batch_size = tf.placeholder(dtype=tf.int32)
рдореЗрдВ:
self.batch_size = tf.placeholder(dtype=tf.int32,shape=[])
рдФрд░ рдпрд╣ рдХрд╛рдо рдХрд░рддрд╛ рд╣реИред
рд╢реБрдХреНрд░рд┐рдпрд╛!!!! рдореИрдВрдиреЗ рд╕реЛрдЪрд╛ рдерд╛ рдХрд┐ рдХреЛрдб рдмрд░реНрдмрд╛рдж рд╣реЛ рдЧрдпрд╛ рдерд╛, рдкреНрд░рддрд┐ https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/10213
рд▓реЗрдХрд┐рди рдпрд╣ рдлрд┐рдХреНрд╕ рд╕рд╣реА рд╣реИ рдФрд░ рдореЗрд░реЗ рд▓рд┐рдП рднреА рдХрд╛рдо рдХрд░рддрд╛ рд╣реИ!
рд╡рд╛рд╕реНрддрд╡ рдореЗрдВ рдЖрд╢рд╛ рд╣реИ рдХрд┐ @awjuliani рдХреЛрдб рдореЗрдВ рдареАрдХ рдХрд░ рд╕рдХрддреЗ рд╣реИрдВ (рд╢рд╛рдмреНрджрд┐рдХ рд░реВрдк рд╕реЗ рдПрдХ рдкрдВрдХреНрддрд┐ рдХреЛ рд╕рдВрд╢реЛрдзрд┐рдд рдХрд░реЗрдВ), рдзрдиреНрдпрд╡рд╛рдж рд╕рд░!
рдмрд╕ рдмрджрд▓рд╛рд╡ рдХрд┐рдпрд╛! рдЗрд╕ рдкрд░ рдзреНрдпрд╛рди рджрд┐рд▓рд╛рдиреЗ рдХреЗ рд▓рд┐рдП рдзрдиреНрдпрд╡рд╛рджред
рд╕рдмрд╕реЗ рдЙрдкрдпреЛрдЧреА рдЯрд┐рдкреНрдкрдгреА
рдореИрдВрдиреЗ рдкрд╛рдпрд╛ рдХрд┐ рд▓рдЧрд╛рддрд╛рд░ 3 рдкрдВрдХреНрддрд┐рдпрд╛рдБ рд╣реИрдВ:
self.batch_size = tf.placeholder(dtype=tf.int32)
self.convFlat = tf.reshape(slim.flatten(self.conv4),[self.batch_size,self.trainLength,h_size])
self.state_in = rnn_cell.zero_state(self.batch_size, tf.float32)
рдореИрдВ рд▓рд╛рдЗрди рдмрджрд▓рддрд╛ рд╣реВрдВ:
self.batch_size = tf.placeholder(dtype=tf.int32)
рдореЗрдВ:
self.batch_size = tf.placeholder(dtype=tf.int32,shape=[])
рдФрд░ рдпрд╣ рдХрд╛рдо рдХрд░рддрд╛ рд╣реИред