我正在使用TensorFlow构建ML模型的问题。在图表中，我有一个类型tf.float32和形状[100,1]的占位符：
dim_hidden = 100
...
h_prime_previous = tf.placeholder(tf.float32, shape=[dim_hidden, 1])
在feed_dict中，我传入一个类型为np.float32且形状为（100,1）的NumPy数组：
h_prime_prev, logit_current = sess.run([h_prime, logit], feed_dict={y_previous: y_prev, h_prime_previous: h_prime_prev})
我知道大小和类型是正确的，因为当我运行它时，
print("Shape: %s; Dtype: %s" % (h_prime_prev.shape, h_prime_prev.dtype))
它输出以下内容：
Shape: (100, 1); Dtype: float32
但是，我仍然收到此错误：
Invalid argument: You must feed a value for placeholder tensor 'Placeholder' with dtype float and shape [100,1]
问题是什么？我以前遇到过它，但我只需更新TensorFlow就可以了。然而，这一次，我没有技巧，因为TensorFlow是最新的。有什么建议吗？
编辑：
我也从某人那里得到了一个见解，我可以将h_prime_previous设置为代码中的某个地方。然而，这并没有发生，所以这绝对不是问题。