经过一番工作,问题就变成了:如何在没有固定形状的情况下提供占位符张量?代码如下。请注意张量' x'有形状[?,32,32,64]。显然,' ini_obj'是错的。那么,我怎样才能提供张量' x' in' eval()'方法。
ini_obj = np.random.random((None, 32, 32, 64)) # numpy array
sess = tf.Session()
sess.run(x)
x.eval(feed_dict={x: ini_obj}, session=sess)
答案 0 :(得分:0)
要将张量转换为numpy数组,必须在keras中运行eval()函数。