Question

我是使用tensorflow lib的新手python机器学习。我尝试了线性回归。我按照指示进行了操作，

raise TypeError（“将％s转换为TensorShape：％s时出错。”％（Arg_name，e））

运行命令时出错：

n_dim = X_train.shape

X = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_dim])

Y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])

显示控制台：

文件   “ /home/huyhys/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/eager/execute.py”，   第148行，在make_shape中        引发TypeError（“将％s转换为TensorShape时出错：％s。”％（arg_name，e））

TypeError：将形状转换为TensorShape时出错：int（）参数   必须是字符串，类似字节的对象或数字，而不是“元组”。

Answer 1

这是因为X_train.shape返回一个元组，所以[None, n_dim] == [None, (shape_0, shape_1)]。 tf.placeholder需要的是[None, shape_0, shape_1]。

以下工作解决方案：

import numpy as np
import tensorflow as tf

X_train = np.random.random((28, 28))
n_dim = X_train.shape

X = tf.placeholder(tf.float32, [None, *n_dim])

# OR

X = tf.placeholder(tf.float32, [None] + list(n_dim))

如何解决：引发TypeError（“将％s转换为TensorShape时出错：％s。”％（arg_name，e））？

1 个答案: