Question

我正在尝试在Tensorflow中构建一个多层感知器（MLP）。我正在使用使用numpy生成的数据集。数据集只有两个变量，其中一个是标签。数据集包含collapse (sum) mpg, by(expensive foreign)范围内标准化的export delimited using mydata.csv点。

[0-1]以上的所有值都有print(trainX[0:3]) [ 0.2853112 0.2433195 0.56746888]标签，否则标签为0.5。

问题出现在2循环中。

print(trainY[0:3])

  [2 2 1]

脚本终止于最后一行，并出现以下错误：

tf.Session()

在脚本中，我按如下方式声明占位符：

with tf.Session() as sess:

    sess.run(init)

    for epoch in range(training_epochs):
        #avg_cost = 0.

        for (xs, ys) in zip(trainX, trainY):
            sess.run(optimizer, feed_dict={X:xs, Y:ys})

我很乐意发布更多代码;为了简洁起见，我没有（到目前为止）发布了所有内容。

Answer 1

尝试修改标签索引，该索引应从0开始。在您的情况下，trainY = np.array([1, 1, 0])。我认为它可以解决你的问题。

Tensorflow中的Feed Dict错误

1 个答案: