如何在使用我自己的數據使用張量流時決定批量大小？

Question

我想用我自己的數據使用這個（https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/3_NeuralNetworks/multilayer_perceptron.py）教程，但無法使它工作。我的數據是[1X10]大小的矢量。教程是關於MNIST數據的，我試圖用不同類型的向量來提供系統。

我收到錯誤：

% (np_val.shape, subfeed_t.name, str(subfeed_t.get_shape()))) 
ValueError: Cannot feed value of shape (0, 1) for Tensor u'Placeholder_1:0', 
    which has shape '(?, 2)' 

錯誤從batch_x和batch_y出現，但我無法弄清楚如何決定他們。我會很感激每個想法來解決這個問題。由於

# Training cycle 
 
    for epoch in range(training_epochs): 
 
     avg_cost = 0. 
 
     total_batch = int(train_data.shape[0]/batch_size) 
 
     # Loop over all batches 
 
     for i in range(total_batch): 
 

 

 
      batch_x = train_data[:i*batch_size] 
 
      batch_y = train_labels[:i*batch_size] 
 

 
      np.reshape(batch_x, (-1, 10)) 
 
      np.reshape(batch_y, (-1, 1)) 
 
      # Run optimization op (backprop) and cost op (to get loss value) 
 
      _, c = sess.run([optimizer, cost], feed_dict={x: batch_x, 
 
                  y: batch_y}) 
 
      # Compute average loss 
 
      avg_cost += c/total_batch 
 
     # Display logs per epoch step 
 
     if epoch % display_step == 0: 
 
      print("Epoch:", '%04d' % (epoch+1), "cost=", \ 
 
       "{:.9f}".format(avg_cost)) 
 
    print("Optimization Finished!")

Answer 1

該錯誤可能是你怎麼看起來batch_y。看起來你的輸入佔位符y預計的尺寸爲[?, 2]（這裏的?指的是可變尺寸）的張量，但是你提供尺寸爲[0, 1]的張量。雖然奇怪的是你的第一維y_batch是0（我會檢查爲什麼會發生這種情況）還有一個問題，即y_batch的第二維在預期爲2時似乎爲1 - 這可能是你看到的原因那個錯誤。爲什麼在將模型送入模型（np.reshape(batch_y, (-1, 1))）之前重塑batch_y？該模型將輸入佔位符定義爲特定形狀（對於您而言，例如[?, 2]），並且在訓練和測試期間必須始終堅持該形狀。