Question

当我运行Tensorflow while_loop时，我得到一个TypeError（“单个Tensor预期时的张量列表”）。根据文档，错误来自第三个参数，该参数应该是一个Tensors列表。 x，W，Win，Y，temp和Wout都先前被声明为浮点数和浮点数组。 cond2和test2是我写的条件和身体的函数。我在程序的早期使用几乎相同的调用，没有任何问题。

t=0
t,x,W,Win,Y,temp,Wout = sess.run(tf.while_loop(cond2, test2,
                                 [t, tf.Variable(x), tf.constant(W),
                                  tf.constant(Win), tf.Variable(Y),
                                  tf.Variable(temp), tf.constant(Wout)],
                                 shape_invariants=[tf.TensorShape(None),
                                                   tf.TensorShape(None),
                                                   tf.TensorShape(None),
                                                   tf.TensorShape(None),
                                                   tf.TensorShape(None),
                                                   tf.TensorShape(None),
                                                   tf.TensorShape(None)]))

Answer 1

我通过删除Wout的tf.constant（）修复了错误，因为Wout已经被声明为张量。

Answer 2

通过（a）条件和正文的定义，以及（b）TensorFlow的完整错误输出（它通常还会在发出这些错误时输出输入张量的完整转储）来更容易诊断。）

话虽如此，问题的根源似乎是TensorFlow将您的loop_vars列表视为单个Tensor，和/或您的cond2和test2函数每个只接受一个参数。如果这些都不是真的，那么提供更多细节将有助于回答问题（特别是完整的错误消息以及您传递给tf.while_loop.的每个值/张量/函数的定义我已找到通过关注错误输出中的张量，可以修复大多数while_loop错误。

while_loop有时会引发相当混乱的错误，所以我想提供帮助;如果提供更多信息，我会检查并更新/编辑我的答案。

使用while_loop时的Tensorflow错误：“单个Tensor预期时的张量列表”

2 个答案: