如何通过tensorflow中的feed_dict提供多个“ LIST”输入

Question

我必须输入以下内容：

input_t = []
input_z = []
for j in range(batch_size):      
    input_t.append(train_data[train_batch_order[j + i * batch_size], :, :, :])  
    input_z.append(Gtrain_data['input'[train_Gbatch_order[j + i*batch_size], :, :, :])     
input_t = np.array(input_t)
batch_z= np.array(input_z)`

现在，我要按以下方式运行优化器：

_ = sess.run(g_opt, feed_dict={input_images: input_t, input_z: batch_z, lr_G: learning_rate_G})

但是我得到了不可散列的类型：“列表”。
因此，如何在Tensorflow中通过feed_dict馈送多个“ LIST”输入？

Answer 1

只有hashable个对象可以是字典键。因此lists不能，而tuples可以。

我不确定100％，但是您可能想像这样创建feed_dict：

feed_dict = {'input_images': input_t, 'input_z': batch_z, 'lr_G': learning_rate_G}

这里的键是字符串，是值的名称。例如，根据行'input_images'将变量input_t的名称numpy array命名为input_t = np.array(input_t)。这就是大多数时间使用字典的方式-在名称（键）和变量（值）之间建立映射。