尝试训练带有两个8x8图像列表的cnn2d。 这就是我的回报。我是否必须以某种方式展平2x8x8阵列？ 我不确定支持的类型是什么。
图像是移动前后的8x8棋盘格。
TypeError: Failed to convert object of type <class
'tensorflow.python.data.ops.dataset_ops.TensorSliceDataset'> to Tensor.
Contents: <TensorSliceDataset shapes: ((2, 8, 8), ()), types:
(tf.float64, tf.float64)>. Consider casting elements to a supported type.
对不起，我只是从TF开始。
答案 0 :(得分：2)
tensorflow会在几乎所有tensorflow层和占位符等返回的Tensors周围运行。检查this link并查看返回参数，与this one相同。这也是您的错误所指向的，它需要张量，而不是TensorSliceDataset。我对tensorflow数据集一点都不熟悉，因为我很高兴地引用了一些Google链接：1。进行一些lookup work操作后，我感觉到您正在尝试一个简单的示例，但出现了问题。
如果您想共享一些代码，那么我明天就可以看一下，也许出错的那行就足够了，因为我感觉到您正在将数据传递到图中，而不是张量。数据总是在之后通过sess.run（）或类似文件馈送。
希望我有所帮助！
答案 1 :(得分：1)
尝试使用.reshape（2，64）方法。另外，我建议您检查一些处理MNIST数据集的代码，这是训练自己处理图像的基本数据集（这是一个手写数字数据库）。数据集中的图像从原始（28,28）调整为（784，）。