Question

在Python中，我尝试将空列表提供给第一维None的多维张量流占位符。

import tensorflow as tf

a = [0,1,2]
b = [[4,5,6],
     [7,8,9]]
c = []

# 1-D and 2-D placeholders
p_1D = tf.placeholder(shape=(None),   dtype=tf.float32)
p_2D = tf.placeholder(shape=(None,3), dtype=tf.float32)

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(p_1D, feed_dict={p_1D:a})) # prints [0.,1.,2.]
    print(sess.run(p_2D, feed_dict={p_2D:b})) # prints [[4.,5.,6.],
                                              #         [7.,8.,9.]]
    print(sess.run(p_1D, feed_dict={p_1D:c})) # prints []
    print(sess.run(p_2D, feed_dict={p_2D:c})) # raises ValueError

具体而言，引发的错误是ValueError: Cannot feed value of shape (0,) for Tensor 'Placeholder_3:0', which has shape '(?, 3)。

从中我可以看到，如果空列表只有一个维度（None），则可以将空列表提供给占位符，但是更高维度的占位符似乎不允许它。有没有办法允许更高维度的占位符接受空列表作为输入？

（是的，我知道，想要输入一个空列表似乎很愚蠢，但如果有解决方案，它仍然有用。）

Answer 1

feed_dict={p_1D: np.zeros(shape=(0,), dtype=np.float32), p_2D: np.zeros(shape=(0, 3), dtype=np.float32)}等。

将空列表提供给（多维）tensorflow占位符

1 个答案: