Question

由于我不熟悉tensorflow，我不知道如何定义tf.PaddingFIFOQueue的形状以将元素设置为N * 1数组。我认为以下代码应该可以工作，但它产生错误......

你可以给我一个提示来调试吗？

import tensorflow as tf
import numpy as np

a = tf.placeholder(dtype= tf.float32, shape = [None, 1])
b = tf.placeholder(dtype= tf.float32, shape = [None, 1])

ab_value = np.random.randn(5,1)
m = ab_value.reshape(-1, 1)

q_ab = tf.PaddingFIFOQueue(32, ['float32', 'float32'], shapes = [[None, 1], [None, 1]])
q_ab_en = q_ab.enqueue_many([a, b])

sess = tf.Session()
sess.run(q_ab_en, feed_dict = {a: ab_value, b: ab_value})

#a_dq, b_dq = q_ab.dequeue_many(1)

文件“C：\ Users \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python35 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ ops \ data_flow_ops.py”，   第375行，enqueue_many   val.get_shape（）[1：]。assert_is_compatible_with（形状）
  文件“C：\ Users \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python35 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ framework \ tensor_shape.py”，   第756行，在assert_is_compatible_with中引发ValueError（“Shapes％s和   ％s不兼容“％（self，other））   ValueError：形状（1，）和（？，1）不兼容

Answer 1

是a和b单个元素还是多个元素？

enqueue_many等同于批量排队的enqueue调用。所以，如果你有a.shape = [5,1]，则调用enqueue_many（a）相当于调用enqueue（a [0]），enqueue（a [1]），...，enqueue（a [-1]）

如果这是预期的行为，您应该将队列的形状更改为： q_ab = tf.PaddingFIFOQueue（32，[＆＃39; float32＆＃39;，＆＃39; float32＆＃39;]，shapes = [[1]，[1]]）

如果a和b代表单个样本，则应使用enqueue而不是enqueue_many。

我可以帮助我调试tf.PaddingFIFOQueue错误吗？

1 个答案: