用tflearn逼近正弦函數

Question

我正在嘗試使用tflearn，受this紙張啓發的正弦函數的一種可笑的簡單逼近。

import tflearn 
import tensorflow as tf 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 


# generate cosine function 
x = np.linspace(-np.pi,np.pi,10000) 
y = np.sin(x) 



# Network building 
net = tflearn.input_data(shape=[10,10000]) 
net = tflearn.fully_connected(net, 1000) 
net = tflearn.layers.core.activation (net, activation='relu') 
net = tflearn.regression(net) 


# Define model 
model = tflearn.DNN(net) 
# Start training (apply gradient descent algorithm) 
model.fit(x, y,batch_size=10) 

，但我一直運行到一個

ValueError: Cannot feed value of shape (10,) for Tensor u'InputData/X:0', which has shape '(?, 10, 10000)'

錯誤。

關於我要去哪裏的任何想法都是錯誤的？

謝謝！

Answer 1

UPDATE：我沒有分配形狀與x = np.linspace(-np.pi,np.pi,10000)張量：

通過改變線np.linspace(-np.pi,np.pi,10000).reshape(-1, 1)

在訂單解決（@lejlot）input_data(shape=[10,10000])每個輸入張量的形狀實際上是[None，1]，因此將此行更改爲net = tflearn.input_data（shape = [None，1]）最終解決了問題。