Question

我正在使用mnist数据来查看tf.train.shuffle_batch是如何工作的，我收到了这个错误

InvalidArgumentError（请参阅上面的回溯）：您必须使用dtype float为占位符张量'p'提供值 [[节点：p = Placeholderdtype = DT_FLOAT，shape = []，_ device =“/ job：localhost / replica：0 / task：0 / gpu：0”]] [[Node：Slice / _1 = _Recvclient_terminated = false，recv_device =“/ job：localhost / replica：0 / task：0 / cpu：0”，send_device =“/ job：localhost / replica：0 / task：0 / gpu ：0“，send_device_incarnation = 1，tensor_name =”edge_7_Slice“，tensor_type = DT_FLOAT，_device =”/ job：localhost / replica：0 / task：0 / cpu：0“]]

但是我确实用dtype float给'p'占位符提供了一个值，所以我不知道为什么我会收到这个错误

这是我的代码：

mnist = input_data.read_data_sets('../../MNIST_data', one_hot=True)
img = mnist.train.images
print(type(img))
print(img.shape)
p = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784], name='p')
img_batch = tf.train.shuffle_batch([tf.slice(p, [np.random.randint(55000), 0], [1, -1])], 9, 130, 100)
with tf.Session() as sess:
    threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess)
    img_b = sess.run(img_batch, feed_dict={p: mnist.train.images})

Tensorflow您必须使用dtype float为占位符张量'p'提供值

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