```

    def conv_encoder(x, weigths, biases):
      x = tf.reshape(x, shape=[-1, 28, 28, 1])
      conv1 = conv2d(x, weigths['ew1'], biases['eb1'])
      pool1 = max_pool2d(conv1)  
      conv2 = conv2d(pool1, weigths['ew2'], biases['eb2'])
      pool2 = max_pool2d(conv2)
    
      return pool2
    
    def conv_decoder(x, weights, biases):
     deconv1 = deconv2d(x, weights['dw1'], biases['db1'], [batch_size, 14, 14, 32], strides=2)
     deconv2 = deconv2d(deconv1, weights['dw2'], biases['db2'], [batch_size, 28, 28, 16], strides=2)
     output = deconv2d(deconv2, weights['out'], biases['out'], [batch_size, 28, 28, 1], strides=1)
    
     return output
    
    ew_conv = {
      'ew1': tf.Variable(tf.random_normal([5, 5, 1, 32])),
      'ew2': tf.Variable(tf.random_normal([5, 5, 32, 64]))
    }
    
    dw_conv = {
      'dw1': tf.Variable(tf.random_normal([5, 5, 32, 64])),
      'dw2': tf.Variable(tf.random_normal([5, 5, 16, 32])),
      'out': tf.Variable(tf.random_normal([5, 5, 1, 16]))
    
    }
    
    eb_conv = {
      'eb1': tf.Variable(tf.random_normal([32])),
      'eb2': tf.Variable(tf.random_normal([64]))
    }
    db_conv = {
      'db1': tf.Variable(tf.random_normal([32])),
      'db2': tf.Variable(tf.random_normal([16])),
      'out': tf.Variable(tf.random_normal([1]))
    }
    
```

現在，こんな感じでエンコーダとデコーダの定義をして、下記の設定で学習させているのですが，  
decoderのoutput.shapeが(batch_size, 28, 28, 784)ってなってしまいます。

outputの行列[256, 28, 28, 1]の形でデータを格納したいです。  
しかし，出力結果は，[256, 28, 28, 28^2]と最後の配列に全ての値が格納されています

```

    x = tf.placeholder(tf.float32, shape=([None, num_input]))
    encode_op = conv_encoder(x, ew_conv, eb_conv)
    decode_op = conv_decoder(encode_op, dw_conv, db_conv)
    
    y_pred = decode_op
    y_true = x
    
    loss = tf.reduce_mean(tf.pow(y_pred - y_true, 2))
    optimizer = tf.train.RMSPropOptimizer(learning_rate).minimize(loss)
    
    init = tf.global_variables_initializer()
    with tf.Session() as sess:
      sess.run(init)
    
      for step in range(1, num_steps+1):
        batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(batch_size)
    
        _, l  = sess.run([optimizer, loss], feed_dict={x:batch_xs})
    
        if step % display_steps == 0 or step == 1:
          print('Step %i: Minibatch Loss: %f'%(step, l))
    
```

ちなみに、エラー理由は下記のようです。mnistのデータが最後のtensorに全て格納されてしまったため、メモリ容量突破したみたいです

```

     OOM when allocating tensor of shape [256,28,28,784] and type float
    
```
CC BY-SA 4.0
2018-05-24T14:34:58.323
44228
2018-05-24T15:27:25.167
2018-05-24T15:27:25.167
19110
28652
question
python python3 tensorflow
tensorflowで畳み込みAE作成中、出力データの形がおかしい