TensorFlow / TFLearn无法提供形状值

Question

我来自SciKit并试图抓住TensorFlow。

net = tflearn.input_data(shape=[None, 54])
net = tflearn.fully_connected(net, 32)
net = tflearn.fully_connected(net, 32)
net = tflearn.fully_connected(net, 32)
net = tflearn.fully_connected(net, 2, activation='softmax')
net = tflearn.regression(net)
model = tflearn.DNN(net)
model.fit(data, labels, n_epoch=10, batch_size=1, show_metric=True)

我的应用程序然后运行循环并具有一个获取数据帧的函数，将其转换为np数组并尝试对其进行预测。

def predict(predict_dataframe):
    df = predict_dataframe.values
    pred = model.predict([df])

但我得到一个不能为Tensor u'InputData / X：0'提供形状值（1,1,54），其形状为'（？，54）。

我知道我必须重塑它，但不确定如何从我在网上看到的其他例子中解决这个问题。

Answer 1

看起来你将它包装在一个额外的列表中。试试pred = model.predict(df)。