如何读取csv文件并将其应用于张量流

Question

我是张力流的新手我试图学习如何读取csv中的数据包含两个功能和一个标签，并遇到以下错误

I here by attach the csv file

df=pd.read_csv("intro_to_ann.csv")

X=tf.placeholder("float",[None,2])
y_=tf.placeholder("float",2)


W = tf.Variable(tf.zeros([2,2]))
print(W)
b = tf.Variable(tf.zeros([2]))
print(b)
y= tf.sigmoid(tf.matmul(X, W) + b)#predicted value


error = tf.square(y - y_)
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(error)

init = tf.initialize_all_variables()

errors = []
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
 X_data, Y_data = np.array(df.ix[:,0:2]), np.array(df.ix[:,2])
for epoch in range(training_epochs):
    for (x_d,y_d) in zip(X_data,Y_data):
        print(x_d)
        print(y_d)
        sess.run(optimizer, feed_dict={X:x_d,y_:y_d})

我收到了这个错误

ValueError：无法为Tensor＆＃39; Placeholder_33：0＆＃39;提供形状值（2，），其形状为＆＃39;（2,2）＆＃39;

Answer 1

您在代码中重新定义了y。为占位符和数据变量选择不同的名称。它应该工作正常。