TensorFlow MLP不可互換類型'列表'

Question

我想用數組提供MLP。輸入數組包含120個浮標和輸出包含2

sess.run(init) 
# Training cycle 
train = True 
if train is True: 
    for i in range(50): 
     for letter in d1: 
      #print(letter[0][0][0:5]) 
      letter[0][0][0:5] = sorted(letter[0][0][0:5], key=itemgetter(0)) 
      letter[0][0][5:10] = sorted(letter[0][0][5:10], key=itemgetter(0)) 
      #print(np.squeeze(np.asarray(d1[0]))) 
      result=[] 
      for x in letter[0][0]: 
       for y in x: 
        result.append(y) 
      div = (result) 

      xxx = [letter[0][1][0], int(not letter[0][1][0])] 
      xxx = (xxx) 
      print(result) 

      #print(letter[1]) 
      _, c = sess.run([optimizer, cost], feed_dict={x: div, y: xxx}) 

執行的最後一行當拋出異常：

Traceback (most recent call last): 
    File "tf.py", line 97, in <module> 
    _, c = sess.run([optimizer, cost], feed_dict={x: div, y: xxx}) 
TypeError: unhashable type: 'list' 

Answer 1

我假設你有你的代碼的兩個佔位符的開始x和y：

x = tf.placeholder(tf.float32) 
y = tf.placeholder(tf.float32) 

---

的問題是，在你的c頌歌，你再同名x和y使用兩個變量：

for x in letter[0][0]: 
    for y in x: 
     result.append(y) 

這將清除的x和y以前的值。
相反，您應該使用其他名稱，例如：

for ix in letter[0][0]: 
    for iy in ix: 
     result.append(iy)