Question

我在这里删除了这段代码：https://sourcedexter.com/tensorflow-text-classification-python/试图预测给定问题是否属于两个类别之一。

但是，我收到以下错误：

无法为Tensor＆＃39; TargetsData / Y：0＆＃39;提供形状值（1,1666），其形状为＆＃39;（？，2）＆＃39;

以下相关代码：

# train_x contains the Bag of words and train_y contains the label/ category
train_x = list(training[:,0])
train_y = list(training[:,1])

#reset underlying graph data
tf.reset_default_graph()
#Build neural network
net = tflearn.input_data(shape=[None,len(train_x[0])])
#layer?
net = tflearn.fully_connected(net,8)
#layer?
net = tflearn.fully_connected(net,8)
#output layer
net = tflearn.fully_connected(net, len(train_y[0]),activation='softmax')
net = tflearn.regression(net)


#define model and set up tensorboard
model = tflearn.DNN(net, tensorboard_dir = 'tflearn_logs')
#start training (grad descent algo)
model.fit(train_x, train_x, n_epoch = 1000, batch_size=1, show_metric = True)
model.save('model.tflearn')

我该如何解决？

Answer 1

这是常见的形状不匹配错误
错误是不言自明的
你的目标张量是[无，2]
你正在向目标张量喂食一个（1,1666）
您的 model.fit（）应为：

model.fit(train_x, train_y, n_epoch=1000, batch_size=8, show_metric=True)
请参阅第二个参数，即目标train_y，但您已将第二个参数指定为train_x
这意味着你说你的输入是你不是真的标签
可能就是为什么它会把你的错误抛给你

Tensorflow：包文字分类：不能提供形状的价值

1 个答案: