形狀不匹配Tensorflow

我想寫一個代碼來創建一個神經網絡。它應該從特定的csv文件讀取數據，該文件包含13與每個輸入不同的特徵。這裏是我的代碼片段：形狀不匹配Tensorflow

n_inputs = 13 
X = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, n_inputs), name="X") 
y = tf.placeholder(tf.int64, shape=None, name="y") 

def data_processor(n): 
    id = pd.read_csv('./subset_numerical/'+patient_id[n]) 
    id_input = np.array(id['VALUE'].tolist()) 
    for s in sepsis_pat: 
     if str(s) == str(patient_id[n].split('.')[0]): 
      a = 1 
    try: 
     if a == 1: 
      a = 0 
      return [id_input, np.array([1, 0])] 
    except: 
     return [id_input, np.array([0, 1])]

我tf.Session()部分看起來是這樣的：

with tf.Session() as sess: 
init.run() 
    for epoch in range(n_epochs): 
     a = 0 
     for iteration in range(300 // batch_size): 
       X_batch, y_batch = data_processor(iteration) 
       print((X_batch)) 
       sess.run(training_op, feed_dict={X: X_batch, y: y_batch}) 
       acc_train = accuracy.eval(feed_dict={X: X_batch, y: y_batch}) 
       print(epoch, "Train accuracy:", acc_train) 
     save_path = saver.save(sess, "./my_model_final.ckpt")

的問題是：執行後，它顯示了以下錯誤：

Can not feed value of shape (13,) for tensor 'X:0', which has shape (?,13)

什麼是錯的用它？

來源

2017-10-18 tahsin314

嘗試運行'X_batch，y_batch = data_processor（1）';結果'X_batch'的形狀是什麼？ – desertnaut

您的X佔位符預計輸入shape=(None, n_inputs)和X_batch形狀爲n_inputs因此形狀不匹配。

您可以通過將n_inputs到一個列表使其形狀解決問題（1 n_inputs）：

sess.run(training_op, feed_dict={X: [X_batch], y: y_batch})

來源

2017-10-18 16:58:08 BlueSun

謝謝。這似乎解決了這個問題。但現在我陷入了另一個錯誤。我使用'tf.nn.in_top_k（）'來查找準確性，但它現在顯示以下錯誤： InvalidArgumentError（請參閱上面的回溯）：logits和標籤必須具有相同的大小：logits_size = [1,2] labels_size = [1,1] – tahsin314

形狀不匹配Tensorflow

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