Question

我尝试使用字符作为输入来训练分类模型。我的网络基于TensorFlow教程之一。我花了好几个小时的时间来讨论为什么它不会跑。错误是：

import random

name = input('Entrez votre nom: ')


Kilo = input (name + ' Veux-tu jouer un jeu ')



def play(name):
    randomNumber = random.randrange(0,100)
    guessed = False

want_to_play = True

while want_to_play:


print("Un nombre aléatoire a été généré 1 a 100 ")



while guessed==False:
    userInput = int(input("Entrez votre estimation: "))
    if userInput==randomNumber:
        guessed = True
        print("Bien joué!")
    elif userInput>100:
        print("Notre fourchette est entre 0 et 100, essayez un peu plus bas")
    elif userInput<0:
        print("Notre fourchette est comprise entre 0 et 100, essayez un peu plus haut ")
    elif userInput>randomNumber:
        print("Essayez une fois de plus, un peu plus bas")
    elif userInput < randomNumber:
        print("Essayer une fois de plus, un peu plus haut")

我的代码是：

File "estimator.py", line 96, in main
    steps=train_steps)
ValueError: Labels dtype should be integer. Instead got <dtype: 'string'>.

Answer 1

我以前有这个问题。可能有两个原因：

我使用了Jupyter-Notebook。它具有存储某些特定内容的缓存。您应该清空缓存，例如，重新启动系统。重新启动内核没有用，因为数据仍然存在于内存中。

我到处搜索，但是解决方案不好。我用两个不同的数据集（MNIST和我创建的另一个）训练了模型，并创建了问题。您应该只尝试一个数据集。如果您使用两个数据集，那就是问题。
您创建的数据类型与您的模型不同。您应该将输入或代码更改为相同。

使用TensorFlow训练神经网络时出现dtype错误

1 个答案: