Question

我正在尝试使用tensorflow实现NEAT，我需要使用占位符将偏置输入设置为1（偏差具有可变大小，也就是批处理中的每个输入），并且我使用tf.add_n对所有神经元求和输出，需要我的偏差与每个神经元具有相同的大小，每个神经元（输入，输出和隐藏）具有形状[无，]。但每当我将feed_dict传递给：

feed_dict.update({
   self._bias: np.ones(100)
})

我总是在标题中收到错误：

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

以下是我声明占位符的代码：

self.input_nodes = inputs
self.output_nodes = outputs
self.node_evals = node_evals
self.activation = activation
self.nodes = {}

for i in self.input_nodes:
  with tf.name_scope('input_' + str(i)) as scope:
    self.nodes[i] = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, ])
if bias:
  with tf.name_scope('bias') as scope:
    self.nodes[len(self.input_nodes)] = \
        tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, ])
    self._bias = self.nodes[len(self.input_nodes)]

以下是我创建feed_dict的代码，self._inputts是占位符，输入是形状的ndarray [100,2]，_labels是标签的占位符，标签的形状为[100,1]：

feed_dict = {
  self._inputs[k]: inputs[:, k]
  for k in range(0, len(inputs[0]))
}
feed_dict.update({
  _labels[k]: labels[:, k]
  for k
    in range(0, len(labels[0]))
})
feed_dict.update({
  self._bias: np.ones(100)
})

我该怎么办？

无法为Tensor'bias / Placeholder：0'提供shape（）的值，其形状为'（？，）'

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