Question

我向feed_dict提供了一个numpy数组，但它仍然给出了这个错误，即feed需要是一个tf.Tensor对象。

index = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None], name='index')
dontknow = np.random.choice(range(1,200), 180)
_, summary = sess.run([train, merged], feed_dict={
            input_placeholder:train_batch_x,
            attr_placeholder:train_class_attr,
            label_placeholder:train_batch_y,
            index:dontknow
            })

这是张量流库中的一个错误，因为我想发布一个问题，但不确定。任何帮助都非常感谢。感谢

Answer 1

我认为您的问题不在于dontknow变量，而在于其中一个：

input_placeholder:train_batch_x,
attr_placeholder:train_class_attr,
label_placeholder:train_batch_y,

当我删除它们时，我可以毫无错误地执行你的东西：

import tensorflow as tf
import numpy as np

index = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None], name='index')
dontknow = np.random.choice(range(1,200), 180)

with tf.Session() as sess:
    print sess.run(index, {index:dontknow})

在执行sess.run之前打印每一个，以找出哪个是张量

TypeError（＆＃39; feed的值不能是tf.Tensor对象....）虽然我提供了一个numpy数组

1 个答案: