Question

我正在尝试使用以下语句提供占位符：

image = tf.placeholder(tf.int32,shape = (256,256))
image.eval(feed_dict={image, (image_)})

其中image_是：

array([[ 5, 12,  8, ..., 21,  2, 11],
       [ 5, 11, 13, ...,  9, 12,  4],
       [ 7,  2, 13, ...,  7,  9,  6],
       ..., 
       [ 1,  1,  6, ...,  8,  2,  4],
       [ 0,  2,  6, ...,  3,  6,  7],
       [ 4,  1,  4, ...,  9,  0,  5]], dtype=uint32)

我收到的错误是：TypeError：unhashable type：＆＃39; numpy.ndarray＆＃39;。有人有什么想法吗？

BTW，我正在尝试将.mat文件作为图像加载到张量中。我有更好的选择吗？

感谢。

Answer 1

feed_dict应该是字典，因此您需要更改行

image.eval(feed_dict={image, (image_)})

到

image.eval(feed_dict={image:image_})

在加载tensorflow占位符时出现TypeError

1 个答案: