"ValueError:用序列设置数组元素。“TensorFlow

Question

我试图探索一个简单的演示，但得到了这个错误。我如何修改我的代码？

import tensorflow as tf

sess = tf.Session()

x_ = tf.Variable([[-9,6,-2,3], [-4,3,-1,10]], dtype=tf.float32)
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[4,2])
y = tf.nn.relu(x)

sess.run(tf.global_variables_initializer())
print(sess.run(x_))
print(sess.run(y,feed_dict={x:x_}))

我得到的输出是：

[[ -9.   6.  -2.   3.]
 [ -4.   3.  -1.  10.]]

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\jy\Documents\NetSarang\Xftp\Temporary\test.py", line 19, in <module>
    print(sess.run(y,feed_dict={x:x_}))
  File "C:\Program Files\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py", line 767, in run
    run_metadata_ptr)
  File "C:\Program Files\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py", line 938, in _run
    np_val = np.asarray(subfeed_val, dtype=subfeed_dtype)
  File "C:\Program Files\Anaconda3\lib\site-packages\numpy\core\numeric.py", line 482, in asarray
    return array(a, dtype, copy=False, order=order)
ValueError: setting an array element with a sequence.

Answer 1

首先，您的x_变量的维度是错误的:目前，它是形状[2, 4]的，但是您正在尝试在一个需要形状[4, 2]数据的槽中使用它。

其次，tf.Variable实际上是表示你的神经网络模型中的一个变量(在数学意义上)，当你训练你的模型时，它将被调优--它是一种保持状态的机制。

为了提供实际的输入来训练您的模型，您只需传递一个常规的Python数组(或numpy数组)。

下面是您的代码的固定版本，它似乎可以做您想做的事情：

import tensorflow as tf

sess = tf.Session()

x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[4,2])
y = tf.nn.relu(x)
sess.run(tf.global_variables_initializer())

x_ = [[-9, -4], [6, 3], [-2, -1], [3, 10]]
print(sess.run(y, feed_dict={x:x_}))

如果您确实希望神经网络中的一个节点开始使用这些值进行初始化，我将去掉占位符，直接使用x_：

import tensorflow as tf

sess = tf.Session()

x = tf.Variable([[-9, -4], [6, 3], [-2, -1], [3, 10]], dtype=tf.float32)
y = tf.nn.relu(x)
sess.run(tf.global_variables_initializer())

print(sess.run(y))

但这可能不是你想要做的--有一个不接受任何输入的模型是很不寻常的。