Question

我是Tensorflow的新手，如果我问一个愚蠢的问题，对不起。这是我的代码。它总是会出错：

ValueError: Cannot feed value of shape (3,) for Tensor 
'Placeholder:0', which has shape '(3, ?)'

我的问题是它的形状（3，）是什么意思？为什么我不能将形状（3，）的值提供给（3，？）占位符的形状？当我喂一个原始矩阵（即[1,3,8]）时，为什么张量流将它识别为（3，）的形状，这似乎是一个有3个原始矩阵？

代码：

import tensorflow as tf
    x = tf.placeholder(tf.int32, [3,None])
    y = x-2

    with tf.Session() as session:
        result = session.run(y, feed_dict={x: [1,3,8]})
        print(result)

Answer 1

您的x是一个二维数组，但您正在为其输入一维输入。

此更改将起作用：

import tensorflow as tf
import numpy as np
x = tf.placeholder(tf.int32, [3,None])
y = x-2

with tf.Session() as session:
   result = session.run(y, feed_dict={x: np.reshape([1,3,8], (3,-1))})
   print(result)

Answer 2

在开始任何框架之前，阅读基础知识非常有用。 TF已经拥有它们。阅读时间不到一小时，可以节省您的时间。足够的咆哮。

Reading about the terminology你可以看到形状（3，）表示你有3个元素的向量。这正是您提供的[1, 3, 8]。

阅读shapes，你会发现你希望你的占位符是一个大小的矩阵（3 x的东西）。因此，请调整占位符或进食值。

Tensor占位符的形状（3，）是什么意思？

2 个答案: