我正在尝试构建具有张量流的RNN，并希望提出一些问题，希望有人可以帮助我。
我有一个数据系列，每天有一个y值和x值，每天都有16个特征。
1。）我创建了以下占位符：
X = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_steps, n_inputs])
无=批量大小（50）
n_steps = 20，我的理解是，这是它向后看的天数？
n_inputs = 16（每天的功能数量）
2。）我创建了一个x_batch作为大小为50,16的数据框
3。）现在我正尝试将其交给
sess.run(training_op, feed_dict={X: x_batch, y: y_batch})
我收到以下错误消息：
无法为形状为（（？，20，16）''的张量'占位符：0'输入形状（50，16）的值
我的理解可能有误吗？
非常感谢您的投入！
最佳 罗尔夫
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您声明x_batch的大小为(50,16)，但占位符期望的(None, 20, 16)是3D张量。因此，显然存在尺寸不匹配错误。
您都可以消除占位符中的n_steps维度。据我认为batch_size本身不会处理。天不是吗？
否则，您将必须创建x_batch形式的(batch_size, 20 , 16)才能填充占位符X。