現在、下記の構造をtensorflow上で再現することを試みております。  
Tutorial等では、2次元の畳み込みを中心に話が展開しており、1次元の畳み込みの正確な記述法が分からない状況です。  
正しい実装方法を教えていただけませんでしょうか？

[![画像の説明をここに入力](https://i.stack.imgur.com/5alMu.png)](https://i.stack.imgur.com/5alMu.png)

```

    # 重みを標準偏差0.1の正規分布で初期化
    def weight_variable(shape):
        initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1)
        return tf.Variable(initial)
    
    # バイアスを標準偏差0.1の正規分布で初期化
    def bias_variable(shape):
        initial = tf.constant(0.1, shape=shape)
        return tf.Variable(initial)
    
    # 第一層畳み込み層の作成
    def conv2d(x, W):
        return tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
    
    # X2プーリング層の作成
    def max_pool_2x128(x):
        return tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 1, 1],strides=[1, 2, 1, 1], padding='VALID')
    # X4プーリング層の作成
    def max_pool_4x128(x):
        return tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 4, 1, 1],strides=[1, 4, 1, 1], padding='VALID')
    
    #第一層畳み込み
    with tf.name_scope('conv1') as scope:
        W_conv1 = weight_variable([4, 1, 128, 256])
        b_conv1 = bias_variable([256])
    
        x_image = tf.reshape(images_placeholder, [-1,599,1,128])
    
        h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image, W_conv1) + b_conv1)
    
    #第一層プーリング X4
    with tf.name_scope('pool1') as scope:
        h_pool1 = max_pool_4x128(h_conv1)
    
    #第二層畳み込み
    with tf.name_scope('conv2') as scope:
        W_conv2 = weight_variable([4, 1, 256, 256])
        b_conv2 = bias_variable([256])
        h_conv2 = tf.nn.relu(conv2d(h_pool1, W_conv2) + b_conv2)
    
    #第二層プーリング X2
    with tf.name_scope('pool2') as scope:
        h_pool2 = max_pool_2x2(h_conv2)
    
    #フラット化
    with tf.name_scope('fc1') as scope:
        W_fc1 = weight_variable([73 * 1 * 256, 1024])
        b_fc1 = bias_variable([1024])
        h_pool2_flat = tf.reshape(h_pool2, [-1, 73*1*256])
        h_fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(h_pool2_flat, W_fc1) + b_fc1)
        #ドロップ層の設定
        keep_prob = tf.placeholder("float")
        h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1, keep_prob)
    
    #第二結合層
    with tf.name_scope('fc2') as scope:
        W_fc2 = weight_variable([1024, NUM_CLASSES])
        b_fc2 = bias_variable([NUM_CLASSES])
    
    #出力層
    with tf.name_scope('softmax') as scope:
        y_conv=tf.nn.softmax(tf.matmul(h_fc1_drop, W_fc2) + b_fc2)
    
    return y_conv
    
```
CC BY-SA 3.0
2016-02-09T05:41:14.117
21888
2017-03-25T15:44:11.733
2016-02-10T10:36:31.873
9192
9192
question
python tensorflow
Tensorflowで1次元の畳み込みを行う方法
```

    W_conv1 = weight_variable([4, 1, 128, 256])
    
```

ですが、これはフィルターを指定している箇所で `[filter_height * filter_width * in_channels,
output_channels]`になります。

なので、4*128pxで、見たところカラー画像なのでチャネルは3

```

    W_conv1 = weight_variable([4, 128, 3, 32])
    
```

のようになるかと思います。

その他の部分もサイズの指定が間違っているっぽいです。  
詳しくはtensorflowのドキュメントをどうぞ。  
<https://www.tensorflow.org/versions/r0.7/api_docs/python/nn.html#conv2d>
CC BY-SA 3.0
2016-02-29T10:12:03.207
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2016-02-29T10:12:03.207
14600
21888
answer
一次元用に`tf.nn.conv1d`といものがあります。  
この関数の中でtf.nn.conv2d呼んでいるのでconv2d使っていてもあんまり問題ないと思います。  
tf.nn.conv1dで書き換えると

```

    def conv2d(x, W):
        return tf.nn.conv1d(x, W, 1, 'SAME')
    
```

のようになります。
CC BY-SA 3.0
2017-03-25T15:44:11.733
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2017-03-25T15:44:11.733
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answer