TypeError：concat（）为参数'axis'获得了多个值

Question

这是我的卷积神经网络：

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

在哪里

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

是使用的占位符。

我正在 GTA 圣安地列斯制造一辆自动驾驶汽车。我想要做的是将frame 和controls_at_each_frame 连接成一个单层，然后将其发送到一个完全连接的层。当我运行时，我在

处收到错误 TypeError: concat() got multiple values for argument 'axis'

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

您能解释一下为什么会这样吗？

Answer 1

试试

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

请注意，我将您要连接的两个帧放在括号内，指定为 here。