Блог

Я пытаюсь запустить это репозиторий.

Я обнаружил эту проблему с github, которая еще не решена, а также указывает на мою проблему. Я использую Tensorflow 1.13.1 (также пробовал с 1.14) и python 3

Ошибка, которую я получаю, находится в depthwise_conv2d:

  "input tensor must have rank %d at least" % (expected_input_rank))
 ValueError: input tensor must have rank 5 at least
  

При проверке моих тензоров я получаю следующее:

 input tensor: Tensor("network/concat:0", shape=(?, 180, 270, 304), dtype=float32)

 filters: <tf.Variable 'network/slim_decoder/conv2d/weights:0' shape=(3, 3, 304, 1) dtype=float32_ref>
  

Вот определение функции:

 @add_arg_scope

 def depthwise_conv2d(

         inputs, filters, bias=None,

         strides=list([1, 1, 1, 1]), padding='SAME', dilations=list([1, 1, 1, 1]),

         to_batch_norm=False, batch_norm_decay=0.997, is_training=True, activation_fn=None, name=None

 ):

     if isinstance(strides, int):

         strides = list([1, strides, strides, 1])

     if isinstance(dilations, int):

         dilations = list([1, dilations, dilations, 1])

     print("input tensor: "   inputs)

     print("filters: "   filters)

     output = tf.nn.depthwise_conv2d(

         input=inputs,

         filter=filters,

         strides=strides,

         padding=padding,

         rate=dilations,

         name=name

     )
 
    if bias is not None:

         output = tf.nn.bias_add(output, bias)

     if to_batch_norm:

         output = batch_norm(output, is_training, batch_norm_decay)

     if activation_fn is not None:

         output = activation_fn(output)

     return output
  

Я потерян, любая помощь приветствуется, спасибо.

Попробуйте изменить свой аргумент расширения с [1,1,1,1] на [1,1] tensorflow, кроме списка 2.