如何使用numpy数组提供Tensorflow占位符？

Question

我正在TensorFlow中创建一个简单的玩具示例，我遇到了一个奇怪的错误。我有两个占位符定义如下：

x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None,2]) [two-parameter input]

y_ = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None,2]) [one-hot labels]

我稍后尝试使用定义为：

的feed_dict来提供这些占位符

feed_dict={x: batch[0].astype(np.float32), y_: batch[1].astype(np.float32)}

其中batch[0]和batch[1]都是大小不一致的ndarray（100,2）[通过打印各自的尺寸进行验证]

当我尝试运行模型时，我收到错误：

  

“InvalidArgumentError：您必须使用dtype float为占位符张量'占位符'提供值”

由我上面定义的占位符“x”引起

谁能说出我做错了什么？我在网上查看了几个例子，看起来这应该有用......还有另一种方法可以为占位符提供来自numpy数组的值吗？

如果有帮助，我正在Ubuntu，SCL和Python 2.7中工作，我安装了所有标准的numpy和tensorflow软件包。

Answer 1

没有您的整个代码，很难准确回答。 我试图重现你在玩具示例中描述的内容并且它有效。

/dev/fb0