使用data.dataset API将多个输入提供给Graph

Question

我正在尝试使用tensorflow将数据提供给CTC LSTM网络，并使用Dataset API将数据提供给占位符。为此，我创建了一个

iterator.get_next（）iter_val输出为

(<tf.Tensor 'IteratorGetNext_1:0' shape=(?, ?, 16) dtype=float32>,
 <tf.Tensor 'IteratorGetNext_1:1' shape=(?, ?) dtype=int32>,
 <tf.Tensor 'IteratorGetNext_1:2' shape=(?, 1) dtype=int32>,
 <tf.Tensor 'IteratorGetNext_1:3' shape=(?, 1) dtype=int32>)

我的占位符是

train_inputs = tf.placeholder(tf.float32, [None, None, num_features])
target_inputs = tf.placeholder(tf.int32, [None, None])
seq_len = tf.placeholder(tf.int32, [None,1])
out_len = tf.placeholder(tf.int32, [None,1])

loss = Result of operations of the above placeholders
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01)
train = optimizer.minimize(loss)

当我尝试运行会话时

with tf.Session() as sess:
    for i in range(num_epochs):
      sess.run(iter_val)
      _, loss_value = sess.run((train, loss))
      print(loss_value)

我得到了错误

  

InvalidArgumentError：必须输入占位符张量的值   dtype为int32且形状为[？，1] [[node   Placeholder_11（定义为：30）]]

我显然没有正确地提供本次会议，所以我如何正确地提供本次会议