TypeError: concat () a obtenu plusieurs valeurs pour l'argument 'axe'

Question

Voici mon réseau neuronal à convolution:

def convolutional_neural_network(frame):
    wts = {'conv1': tf.random_normal([5, 5, 3, 32]),
            'conv2': tf.random_normal([5, 5, 32, 64]),
            'fc': tf.random_normal([158*117*64 + 4, 128]),
            'out': tf.random_normal([128, n_classes])
            }
    biases = {'fc': tf.random_normal([128]),
                'out': tf.random_normal([n_classes])
            }

    conv1 = conv2d(frame, wts['conv1'])
    # print(conv1)
    conv1 = maxpool2d(conv1)
    # print(conv1)
    conv2 = conv2d(conv1, wts['conv2'])
    conv2 = maxpool2d(conv2)
    # print(conv2)
    conv2 = tf.reshape(conv2, shape=[-1,158*117*64])
    print(conv2)
    print(controls_at_each_frame)
    conv2 = tf.concat(conv2, controls_at_each_frame, axis=1)
    fc = tf.add(tf.matmul(conv2, wts['fc']), biases['fc'])

    output = tf.nn.relu(tf.add(tf.matmul(fc, wts['out']), biases['out']))

    return output

où

frame = tf.placeholder('float', [None, 640-10, 465, 3])
controls_at_each_frame = tf.placeholder('float', [None, 4]) # [w, a, s, d] (1/0)

sont l'espace réservé utilisé.

Je fabrique une voiture autonome à GTA San Andreas. Ce que je veux faire, c'est concaténer frame et controls_at_each_frame En une seule couche qui sera ensuite envoyée à une couche entièrement connectée. Lorsque je lance, j'obtiens une erreur TypeError: concat() got multiple values for argument 'axis' à

conv2 = tf.concat(conv2, controls_at_each_frame, axis=1)

Pourriez-vous expliquer pourquoi cela se produit?

Answer 1

Essayer

conv2 = tf.concat((conv2, controls_at_each_frame), axis=1).

Notez que je mets les deux images que vous souhaitez concaténer entre parenthèses, comme spécifié ici .