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tensorflow - 将 numpy 数组传递到占位符张量流中

问题描述

所以我有一个问题ID数组：

ques = [2 1 5 2 1 3]

形状为 (6,)

我正在使用这个数组被传递到一个输入占位符，其中：

class RNN:
    def initialize(self):
       self.X = tf.placeholder(shape=[None, None], dtype=tf.int32) #[batch size, max length]

但是，我收到错误消息：

ValueError: Cannot feed value of shape (6,) for Tensor 'Placeholder:0', 
which has shape '(?, ?)'

将不胜感激这方面的一些帮助

标签： tensorflowrecurrent-neural-network

解决方案

问题是您的问题 id 数组有 1 个维度，而您的占位符需要 2 个维度的输入。

假设在您的示例中将 batch_size 设置为 1，则：

ques = np.array([[2, 1, 5, 2, 1, 3]])

和

x=tf.placeholder(shape=(None,None), dtype=tf.float32)

会正常工作。

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