Question

我正在调整其中一个MNIST tensorflow教程，我收到了这个TypeError。根据{{3}}，您必须在字典键中使用占位符，因为numpy数组是可变的。我相信我正在这样做，但我仍然收到这个错误。

# Network Parameters
n_input = 44100 # length of FFT
n_classes = 6 # 6 instrument classes
dropout = 0.75 # Dropout, probability to keep units

# TF Graph input
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_input])
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_classes])
keep_prob = tf.placeholder(tf.float32)

我填写我的批次，然后将它们传递给会议。

for file_name in os.listdir('./Input_FFTs'):
    if file_name.endswith('.txt'):
        path = './Input_FFTs/' + file_name
        y, x = getData(path)
        batch_ys[count] = y
        batch_xs[count] = x
        count += 1
sess.run(optimizer, feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys,
                                   keep_prob: dropout})

当我打印并检查batch_xs和batch_ys的大小时，它们是[batch_size，44100]和[batch_size，6]并带有正确的数据。这些匹配x和y占位符的预期大小。

谁能告诉我这个问题可能是什么？

谢谢！

Answer 1

对变量名称要非常小心！

我在我的循环中用数组x和y替换我的占位符x，y，以填充我的火车和测试补丁。

TypeError：不可用类型：'numpy.ndarray'Tensorflow

1 个答案: