dim = int(tf.shape(reshape)[1]) TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like object or a real number, not 'SymbolicTensor'

这个错误提示表明你试图将一个`SymbolicTensor`对象转换成整数(`int`)，但在Python中，`int()`函数只接受字符串(str)、字节对象(bytes-like)或实数(number)类型的值。`tf.shape(reshape)[1]`返回的是一个TensorFlow Symbolic Tensor，它是一个表达式而不是实际的数值。

在TensorFlow中，你需要先运行这个表达式，得到其真实的形状后再转换为整数。你可以使用`.numpy()`方法将其转换为NumPy数组，再转换为整数：

# 首先确保reshape的操作已经运行过
if not isinstance(reshape, tf.Tensor):
    reshape = sess.run(reshape)

dim = int(reshape.shape[1])  # 使用shape属性而非tf.shape，因为我们已经有了一个numpy数组

这里假设`sess`是当前图会话（Session），用于运行TensorFlow操作。如果没有会话，你需要先通过会话执行`reshape`。

相关问题

def call(self, x): batch_size, _, _ = x.shape x = self.embeddings(x) # similar to embedding, expand feature dimensions to embedding_size m x = tf.transpose(x, perm=[0, 2, 1]) h_matrix = tf.zeros([batch_size, self.embedding_size, self.obs_len]) for i in tf.range(self.embedding_size): m = tf.reshape(x[:, i, :], shape=[batch_size, 1, -1]) h_m = self.lstm(m)[:, -1, :] for j in tf.range(batch_size): # update h_matrix h_matrix = tf.tensor_scatter_nd_update(h_matrix, [[j, i]], tf.reshape(h_m[j], shape=[1, -1])) h_matrix = LeakyReLU()(h_matrix) ht = tf.reshape(h_matrix[:, :, -1], shape=[batch_size, self.embedding_size, 1]) h_matrix = h_matrix[:, :, :-1] # reshape hidden states h_matrix to a shape like an image (n, h, w, c) h_matrix = tf.reshape(h_matrix, shape=[-1, self.embedding_size, self.obs_len - 1, 1]) vt = self.tpa(h_matrix, ht) ht_concat = tf.concat([vt, ht], axis=1) prediction = self.linear_final(tf.transpose(ht_concat, perm=[0, 2, 1])) return prediction

这段代码是在之前的基础上进行了一些额外的操作。

首先，通过LeakyReLU激活函数对h_matrix进行了激活操作，该函数可以增强模型的非线性特性。

然后，通过对h_matrix进行形状重塑操作，将其转换为类似图像的形式，即(n, h, w, c)，其中n表示批次大小，h表示嵌入维度，w表示观测长度减1，c表示通道数（此处为1）。

接下来，通过调用self.tpa函数对h_matrix和ht进行处理，得到一个新的张量vt。

然后，通过在嵌入维度上将vt和ht进行拼接，得到ht_concat。

最后，通过对ht_concat进行转置操作，并将其输入到linear_final层中，得到最终的预测结果prediction。

整个过程可以看作是对隐藏状态序列h_matrix的进一步处理和转换，以生成最终的预测结果。

class Pooling: def init(self, pool_h, pool_w, stride=1, pad=0): self.pool_h = pool_h self.pool_w = pool_w self.stride = stride self.pad = pad self.x = None self.arg_max = None def forward(self, x): N, C, H, W = x.shape out_h = int(1 + (H - self.pool_h) / self.stride) out_w = int(1 + (W - self.pool_w) / self.stride) col = im2col(x, self.pool_h, self.pool_w, self.stride, self.pad) col = col.reshape(-1, self.pool_h*self.pool_w) arg_max = np.argmax(col, axis=1) out = np.max(col, axis=1) out = out.reshape(N, out_h, out_w, C).transpose(0, 3, 1, 2) self.x = x self.arg_max = arg_max return out def backward(self, dout): dout = dout.transpose(0, 2, 3, 1) pool_size = self.pool_h * self.pool_w dmax = np.zeros((dout.size, pool_size)) dmax[np.arange(self.arg_max.size), self.arg_max.flatten()] = dout.flatten() dmax = dmax.reshape(dout.shape + (pool_size,)) dcol = dmax.reshape(dmax.shape[0] * dmax.shape[1] * dmax.shape[2], -1) dx = col2im(dcol, self.x.shape, self.pool_h, self.pool_w, self.stride, self.pad) return dx

这段代码实现了一个池化层的类，包括构造函数和前向传播函数、反向传播函数。构造函数用于初始化池化层的超参数，包括池化窗口的高度和宽度、步长、填充等，并初始化一些变量用于后续的前向计算和反向传播。前向传播函数实现了池化层的前向计算，将输入数据进行池化操作，得到输出结果。反向传播函数实现了池化层的反向传播，根据输出结果和最大值的索引求出输入数据的梯度。该类可以被其他神经网络层调用，用于构建具有池化功能的神经网络。