用tflearn逼近正弦函数

Question

我正在尝试使用tflearn进行一个非常简单的近似正弦函数，灵感来自this论文。

import tflearn 
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


# generate cosine function
x = np.linspace(-np.pi,np.pi,10000)
y = np.sin(x)



# Network building
net = tflearn.input_data(shape=[10,10000])
net = tflearn.fully_connected(net, 1000)
net = tflearn.layers.core.activation (net, activation='relu')
net = tflearn.regression(net)


# Define model
model = tflearn.DNN(net)
# Start training (apply gradient descent algorithm)
model.fit(x, y,batch_size=10)

但我一直在遇到

  

ValueError：无法为Tensor u＆＃39; InputData / X：0＆＃39;提供形状值（10，），其形状为＆＃39;（？，10,10000）＆＃39;

错误。

关于我哪里出错的任何想法？

谢谢！

Answer 1

更新：我没有为x = np.linspace(-np.pi,np.pi,10000)张量指定形状：

通过将行更改为np.linspace(-np.pi,np.pi,10000).reshape(-1, 1)

来解决（@lejlot）

在行input_data(shape=[10,10000])中，每个输入张量的形状实际上是[None，1]，因此将此行更改为net = tflearn.input_data（shape = [None，1]）最终解决了问题