feed_dict に numpy 配列を提供していますが、フィードが tf.Tensor オブジェクトである必要があるというこのエラーが依然として発生します。
index = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None], name='index')
dontknow = np.random.choice(range(1,200), 180)
_, summary = sess.run([train, merged], feed_dict={
input_placeholder:train_batch_x,
attr_placeholder:train_class_attr,
label_placeholder:train_batch_y,
index:dontknow
})
問題として投稿したかったのですが確信が持てなかったので、これはテンソルフロー ライブラリのバグですか。どんな助けでも大歓迎です。ありがとう
あなたの問題はdontknow変数ではなく、次のいずれかにあると思います。
input_placeholder:train_batch_x,
attr_placeholder:train_class_attr,
label_placeholder:train_batch_y,
それらを削除すると、エラーなしで実行できます。
import tensorflow as tf
import numpy as np
index = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None], name='index')
dontknow = np.random.choice(range(1,200), 180)
with tf.Session() as sess:
print sess.run(index, {index:dontknow})
sess.runどれがテンソルであるかを見つける前に、それらのそれぞれを印刷してください
この記事はインターネットから収集されたものであり、転載の際にはソースを示してください。
侵害の場合は、連絡してください[email protected]
コメントを追加