用tflearn逼近正弦函数

Question

我正在尝试用tflearn对正弦函数进行一个非常简单的近似，这是受这论文启发的。

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)

但我总是碰到一个

ValueError:不能为具有形状'(?，10,10000)‘的张量u’‘InputData/X:0’提供形状(10，)的值

错误。

对我哪里出错有什么想法吗？

谢谢!

Answer 1

更新：我没有为x = np.linspace(-np.pi,np.pi,10000)张量分配形状：

通过将行更改为np.linspace(-np.pi,np.pi,10000).reshape(-1, 1)解决了(@lejlot)

在input_data(shape=[10,10000])线中，每个输入张量的形状实际上是0，1，因此将这条线改为net = tflearn.input_data(shape=None,1)最终解决了这个问题。