L'output di tf.nn.bias_add (valore, bias) ha sempre una forma diversa dalla forma del valore

Question

Quindi nella rete neurale convoluzionale cifar10 esempio in tensorflow, nel metodo inference() di cifar10.py vedo diverse istanze di questo:

bias = tf.reshape(tf.nn.bias_add(conv, biases),conv.get_shape().as_list()) 

sembra che il Reshape è fare in modo l'uscita del bias_add(value, bias) ha la forma di valore di

la mia domanda è, è il tf.reshape() necessaria? C'è una situazione in cui tf.nn.bias_add(value, bias) non restituirà un tensore con la stessa forma del valore?

Answer 1

Lo shape of the result di tf.nn.bias_add(value, bias) corrisponde sempre alla forma del valore, quindi queste chiamate a tf.reshape() non sono necessarie.

Occasionalmente, le chiamate verso tf.reshape() vengono utilizzati per aggiungere informazioni esplicite circa la forma, ma la recommended way to do this, per the FAQ, è quello di utilizzare il metodo Tensor.set_shape() aggiungere informazioni forma senza l'aggiunta di un funzionamento ridondante al grafico.